基于改进BP神经网络的轧机扭振智能控制

• 作者: 时培明 李冰洋
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 轧机传动系统 扭振 改进BP神经网络 状态观测器
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 134-138
• 页数: 5页
• 分类号: TM341|TH113.1
• 字数: 2875字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1335.2015.05.028

摘要

针对轧机传动系统扭振控制问题，建立考虑负载转矩的轧机传动系统动力学模型。考虑到扭振模型比较复杂和参数不易测量的特点，提出基于神经网络的状态观测器，并对标准BP网络进行优化处理。设计基于改进BP神经网络状态观测器的智能控制系统，并利用SIMULINK对轧机实例进行仿真。结果表明设计的智能控制系统对轧机传动系统的扭振有良好的控制效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	时培明	燕山大学电气工程学院	71	537	12.0	20.0
2	李冰洋	燕山大学电气工程学院	3	12	2.0	3.0