基于泛化回归RBF神经网络铝带厚度控制系统的辨识

• 作者: 孙志辉 张宏昌 李宣
• 来源期刊: 冶金设备
• 学科: 工学
• 关键词: 厚度自动控制 张力效应 速度效应 泛化回归RBF神经网络 辨识
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 神经网络技术
• 页码范围: 29-32
• 页数: 4页
• 分类号: TG3
• 字数: 2527字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1269.2007.01.008

摘要

张力效应和速度效应是铝带精轧生产中进行厚度控制的关键,但目前尚不能完全从理论上建立一种普遍适用的数学模型.提出了利用泛化回归RBF神经网络对张力和速度控制系统建模,并根据实际生产数据进行训练和测试,仿真结果表明该模型提高了系统的控制精度,证明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙志辉	北京科技大学机械工程学院	24	180	6.0	12.0
2	张宏昌	北京科技大学机械工程学院	7	16	2.0	3.0
3	李宣	北京科技大学机械工程学院	2	3	1.0	1.0