基于小波分析的多RBF神经网络轧制力设定模型

• 作者: 曹建忠 罗飞 陈治明
• 来源期刊: 华南理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 热连轧 轧制力 小波分析 多RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 电子、通信与自动控制技术
• 页码范围: 142-148
• 页数: 7页
• 分类号: TP181|TG335
• 字数: 5209字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-565X.2010.02.027

摘要

带钢热连轧生产过程中,轧制力预设定时的轧制力信号影响因素多、关联复杂,难以建立精确的机理模型.为此,文中应用小波多分辨分析方法,将轧制力分解重构为对应于不同影响因素的子信号,并建立了一个多RBF神经网络模型.模型中每个子网络分别对一个子信号进行建模,最后将各子网络输出综合为轧制力设定信号.各个子信号的影响因素不同,每个子模型输入参数和输出参数亦不同,从而能真实地反映轧制力变化的内在机理,具有明确的物理意义.仿真实验表明,这种建模方法降低了系统维数,能有效提高网络学习能力,轧制力预设定误差率从BP神经网络的10%降低到了5%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗飞	华南理工大学自动化科学与工程学院	165	1277	17.0	27.0
2	曹建忠	惠州学院电子科学系	21	47	4.0	5.0
3	陈治明	华南理工大学自动化科学与工程学院	7	66	5.0	7.0