基于神经网络的轧机液压AGC系统自适应辨识

• 作者: 张伟 王海芳 王益群 高英杰
• 来源期刊: 中国机械工程
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应辨识 板带轧机 液压AGC 神经网络
• 年，卷（期）: 2004,（5）
• 所属期刊栏目: 科学基金
• 页码范围: 450-453
• 页数: 4页
• 分类号: TG334.9|TG331
• 字数: 3125字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1004-132X.2004.05.020

摘要

在分析液压AGC的组成元件及其动态特性的基础上,利用神经网络具有逼近任何非线性函数且具有自学习和自适应的能力,建立基于时间序列的前馈动态模型辨识结构,应用扩展BP算法对轧机液压AGC力控制系统进行非线性预测,将预测结果应用最小二乘辨识方法进行线性系统的特征参数辨识,仿真及实测结果表明此方法行之有效,为轧机液压AGC的辨识提供了新途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王益群	燕山大学机械工程学院	183	2651	27.0	43.0
2	王海芳	燕山大学机械工程学院	16	157	7.0	12.0
3	张伟	燕山大学机械工程学院	89	833	13.0	26.0
4	高英杰	燕山大学机械工程学院	45	661	15.0	24.0