原文服务方: 信息与控制       
摘要:
真空退火炉中工件温度的精确控制是一个具有非线性和不确定性的复杂控制问题.为了实现工件温度的精确控制,以现场实际采集的数据为基础,采用小波神经网络建立对象的模型,利用自适应免疫遗传算法对小波神经网络的权值、小波基的个数和伸缩、平移因子等进行优化,提出了一种精确控制真空退火炉工件温度的优化数学模型,仿真与实验研究表明,用此方法建立的模型,其控制效果优于BP神经网络所建立模型的控制;同时,加快了网络训练速度,提高了系统的稳态精度,使系统具有较强的实时性和鲁棒性.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于智能方法的真空退火炉建模与控制
来源期刊 信息与控制 学科
关键词 真空退火炉 工件温度 小波神经网络 自适应免疫遗传算法 建模 控制
年,卷(期) 2005,(4) 所属期刊栏目 实际问题研讨
研究方向 页码范围 461-465,494
页数 6页 分类号 TP273
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-0411.2005.04.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘丁 西安理工大学信息与控制工程研究中心 196 3213 31.0 45.0
2 李晓斌 西安理工大学信息与控制工程研究中心 7 77 5.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
真空退火炉
工件温度
小波神经网络
自适应免疫遗传算法
建模
控制
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息与控制
双月刊
1002-0411
21-1138/TP
大16开
1972-01-01
chi
出版文献量(篇)
2891
总下载数(次)
0
总被引数(次)
41289
论文1v1指导