RBF神经网络在冷轧APC系统的实验研究

作     者：魏立新 郑翠红 王洪庆 郑剑 WEI Li-xin;ZHENG Cui-hong;WANG Hong-qing;ZHENG Jian

作者机构：燕山大学工业计算机控制河北省重点实验室河北秦皇岛066004 天津电气传动设计研究所天津300180 

基　　金：国家自然科学基金--钢铁联合基金资助项目(U1260203) 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2014年第9期

页      码：159-163页

摘      要：在冷轧板带的控制中,针对液压APC系统多变量、高阶次和时变性等特点,提出一种引入记忆因子(Memory Factor,MF)的RBF神经网络。为提高网络精度,采用改进的混洗蛙跳算法(Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm,ISFLA)全优化MF-RBF神经网络,并把优化前后的神经网络进行CFC(Continuous Functional Diagram)封装,得到基于ISFLA全优化的MF-RBF神经网络智能控制器。分析轧制厚控APC系统的原理及组成,采用机理方法建立液压APC系统数学模型,并搭建模拟电路作负载,将上述控制器在西门子FM458平台进行实验研究。通过将各控制器的实验结果作比较,发现ISFLA优化后的MF-RBFNN控制器的响应速度快、精度高、适应性好,具有较高的实际应用价值。

主 题 词：RBF神经网络 记忆因子 混洗蛙跳算法 CFC FM458 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 0802[工学-机械学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 081102[081102] 080201[080201] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-3997.2014.09.048

馆 藏 号：203920340...