基于RBF神经网络在带钢厚度控制中的应用

• 作者: 王洁新 马翠红
• 来源期刊: 仪器仪表用户
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 自整定PID控制器 厚度控制 自适应 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 应用实例
• 页码范围: 30-32
• 分类号: TP13
• 字数: 1931字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1041.2010.03.015

摘要

轧钢厚度控制系统的数学模型难以精确建立,传统的PID控制器的自适应能力较差,很难达到满意的控制效果.本文根据以上问题,提出了一种新的控制方法,即基于RBF神经网络自整定PID控制方法.这种控制方法结合了RBF神经网络和PID控制器的控制优势,不仅具有很强的自适应能力、鲁棒性,而且充分发挥了PID控制优势,并且将这种控制方法应用在带钢厚度的控制系统中,取得了很好的控制效果,证明了控制方案的正确性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马翠红	河北理工大学计算机与自动控制学院	22	125	5.0	10.0
2	王洁新	河北理工大学计算机与自动控制学院	1	4	1.0	1.0