一种基于聚类的板形控制模糊神经网络模型

• 作者: 何海涛 张兰 李艳 田霞 薛玉琦
• 来源期刊: 重型机械
• 学科: 工学
• 关键词: 板形控制 模糊神经网络 聚类 BP算法
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 新技术·新设备
• 页码范围: 5-9
• 页数: 5页
• 分类号: TG334.9
• 字数: 4113字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-196X.2008.02.002

摘要

针对冷轧过程中难以建立精确的板形控制数学模型的问题,设计了RBF模糊神经网络模型用于冷轧板带过程中的板形控制.基于一种无监督聚类方法确定了模糊规则数和网络初始参数以建立网络初始模型;采用BP算法训练网络,使网络能够快速收敛;同时,为使所建立的控制系统能够应用于在线控制,增加了模糊规则在线自学习功能,避免网络过度修正权值.仿真实验表明,所建立的RBF模糊神经网络模型控制精度高,满足板形在线控制要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何海涛	燕山大学信息科学与工程学院	21	95	5.0	9.0
2	李艳	燕山大学信息科学与工程学院	12	159	4.0	12.0
3	张兰	燕山大学信息科学与工程学院	5	3	1.0	1.0
4	薛玉琦	燕山大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0
5	田霞	燕山大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0