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:
根据连挤连轧速度控制的特点,将改进BP神经网络与PID控制算法相结合,采用西门子S7-200型PLC实现连挤连轧机的变频调速控制.通过与传统PID和BP神经网络PID算法比较,改进BP神经网络PID控制器具有较短的动态响应时间和良好的跟随性,表明该方法在连挤连轧速度控制中有良好的应用价值.
推荐文章
基于神经网络的PID温度控制系统
神经网络
PID
虚拟仪器
酒钢200万吨薄板连铸连轧控制系统结构分析
超薄带钢热连轧
计算机网络结构
映像存储器网
光纤分布式数据接口
基于LabVIEW的液位神经网络PID控制系统
神经网络
PID控制算法
液位控制
虚拟仪器
LabVIEW实现
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 基于神经网络PID的连挤连轧速度控制系统
来源期刊 大连交通大学学报 学科
关键词 连挤连轧 PID 改进BP神经网络 速度控制
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 92-94,120
页数 4页 分类号
字数 1693字 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 运新兵 大连交通大学连续挤压教育部工程研究中心 49 346 10.0 15.0
2 祁伟 大连交通大学连续挤压教育部工程研究中心 7 11 2.0 3.0
3 刘富东 大连交通大学连续挤压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  (78)
参考文献  (6)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (9)
二级引证文献  (1)
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)
1997(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(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2001(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2007(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2008(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2009(4)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(2)
2011(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2012(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2013(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2014(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2015(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2017(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2019(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
连挤连轧
PID
改进BP神经网络
速度控制
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
大连交通大学学报
双月刊
1673-9590
21-1550/U
大16开
大连市沙河口区黄河路794号
1980
chi
出版文献量(篇)
3012
总下载数(次)
3
总被引数(次)
12659
论文1v1指导