基于PSO-BP网络的板形智能控制器

• 作者: 刘建昌 张瑞友 陈莹莹
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 板形 粒子群优化 模式识别 效应矩阵 误差反传递网络
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 674-678
• 页数: 5页
• 分类号: TG331
• 字数: 4366字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8152.2007.04.032

摘要

为了解决传统的板形识别与控制中的识别精度低,控制速度慢等问题,将粒子群优化(particle swarmoptimization,PSO)算法和误差反传递(back propagation,BP)算法混合训练的PSO-BP网络引入到板形的识别与控制中.首先根据板形轧制的历史数据,建立预测板形的神经网络,得到反映板形控制手段对板形特征参数影响的效应矩阵,同时根据理论数据建立对板形进行模式识别的神经网络.这些都是离线进行的,而且对一批板材只需训练一次神经网络,在线轧制过程中只需要根据识别网络的识别结果和效应矩阵,便可以很快的得到需要的控制量.这种方法可以简化板形控制过程,提高控制速度,最后的仿真实验进一步说明了这种方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘建昌	东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室	61	800	18.0	26.0
2	张瑞友	东北大学信息科学与工程学院	26	198	9.0	13.0
3	陈莹莹	东北大学信息科学与工程学院	1	27	1.0	1.0