基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
文章在板形控制影响矩阵理论框架的基础上,通过确定板形调控机构的关键影响因素,建立不同板带材质、不司道次的影响矩阵先验值表.在板形闭环控制过程中,影响矩阵先验值表利用实测板形数据以自学习的方式不断地改善自身品质,使其与板形调控机构的实际调控效能更加接近.由于自学习过程是在各种调控机构调控性能影响因素实际耦合作用的情况下进行的,从某种意义上讲,在求解影响矩阵时,该方法较智能方法考虑的因素更加全面,为提高板形控制精度奠定了一定的基础.此外,影响矩阵的计算及影响矩阵的自学习均采用简单的数学算法实现,计算速度快,实时性能好.仿真研究表明,该方法具有控制精度高、稳定性好、适应能力强等特点,适合在线应用,而且便于实施.
推荐文章
自学习神经元及自学习BP网络
自学习神经元
自学习BP网络
学习策略
面向神经元
计算机辅助感官评估实验的自学习控制
感官评估
实验设计
自学习
智能控制
基于Q学习的交通信号自学习控制方法的研究
Q学习
模糊推理
遗传算法
智能体
交通信号控制
混沌系统的一种自学习模糊控制
遗传算法
自学习模糊控制
混沌控制
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于影响矩阵自学习的板形闭环控制方法
来源期刊 塑性工程学报 学科 工学
关键词 板形控制 影响矩阵 先验值表 自学习
年,卷(期) 2011,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 45-51
页数 分类号 TG335.5|TP273+.2
字数 4702字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-2012.2011.02.010
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 刘宏民 燕山大学轧制设备及成套技术教育部工程研究中心 125 1058 17.0 25.0
2 李志明 燕山大学轧制设备及成套技术教育部工程研究中心 12 82 5.0 8.0
6 彭艳色 燕山大学轧制设备及成套技术教育部工程研究中心 1 2 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (31)
共引文献  (84)
参考文献  (9)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (6)
二级引证文献  (3)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2000(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2001(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2002(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2003(7)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(6)
2004(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2005(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2007(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2009(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2010(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2011(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2011(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2012(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2013(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2015(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2016(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2018(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
板形控制
影响矩阵
先验值表
自学习
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
塑性工程学报
双月刊
1007-2012
11-3449/TG
大16开
北京学清路18号北京机电研究所708室
80-353
1994
chi
出版文献量(篇)
3891
总下载数(次)
15
总被引数(次)
29187
论文1v1指导