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基于T-S云推理网络的板形智能控制对比研究
被引量:
3
1
作者
张秀玲
赵文保
+1 位作者
徐腾
赵亮
《中南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第11期4461-4467,共7页
将具有处理数据不确定性的云模型和T-S模糊神经网络相结合,设计T-S云推理网络,基于此网络,建立板形识别模型和轧机板形预测模型。针对900HC可逆冷轧机,设计板形控制系统,研发一种简捷的控制器;基于900HC的实测数据先离线训练确定控制器...
将具有处理数据不确定性的云模型和T-S模糊神经网络相结合,设计T-S云推理网络,基于此网络,建立板形识别模型和轧机板形预测模型。针对900HC可逆冷轧机,设计板形控制系统,研发一种简捷的控制器;基于900HC的实测数据先离线训练确定控制器的初始参数,再在线调整控制器的参数,调整方法使用误差反传算法,并与具有相同结构的T-S模糊控制器进行对比。研究结果表明:此系统具有有效性和较好的鲁棒性。
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关键词
云
模型
T—S云推理网络
板形识别
模型
轧机预测模型
板形控制
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职称材料
题名
基于T-S云推理网络的板形智能控制对比研究
被引量:
3
1
作者
张秀玲
赵文保
徐腾
赵亮
机构
燕山大学河北省工业计算机控制工程重点实验室
国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心
出处
《中南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第11期4461-4467,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(50675186)
文摘
将具有处理数据不确定性的云模型和T-S模糊神经网络相结合,设计T-S云推理网络,基于此网络,建立板形识别模型和轧机板形预测模型。针对900HC可逆冷轧机,设计板形控制系统,研发一种简捷的控制器;基于900HC的实测数据先离线训练确定控制器的初始参数,再在线调整控制器的参数,调整方法使用误差反传算法,并与具有相同结构的T-S模糊控制器进行对比。研究结果表明:此系统具有有效性和较好的鲁棒性。
关键词
云
模型
T—S云推理网络
板形识别
模型
轧机预测模型
板形控制
Keywords
cloud model
T-S cloud inference network
flatness recognition model
shape prediction model
flatness control
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于T-S云推理网络的板形智能控制对比研究
张秀玲
赵文保
徐腾
赵亮
《中南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
3
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参考文献
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