原文服务方: 控制理论与应用       
摘要:
热轧层流冷却过程带钢温度难以连续检测,其换热系数具有随工况频繁变化而变化、动态特性具有时变、强非线性等综合复杂特性.正确辨识热轧层流冷却过程带钢温度的离散动态模型中的换热系数是提高模型精度的关键.本文将案例推理技术和神经网络技术相结合,提出了混合智能参数辨识方法.采用某钢铁公司热轧层流冷却过程实际运行数据对所提出的方法进行实验研究.结果表明本文提出的混合智能参数辨识方法大大提高了层流冷却过程带钢温度预报精度.
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关键词热度
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文献信息
篇名 层流冷却过程混合智能参数辨识
来源期刊 控制理论与应用 学科
关键词 层流冷却 参数辨识 神经网络 案例推理
年,卷(期) 2008,(5) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 933-937
页数 5页 分类号 TP273
字数 语种 中文
DOI
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 柴天佑 东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室 382 9006 43.0 78.0
5 片锦香 东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室 5 65 4.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
层流冷却
参数辨识
神经网络
案例推理
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
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
4979
总下载数(次)
0
总被引数(次)
72515
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
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