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《燕山大学》 2005年
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人工神经网络在板形板厚综合控制中的应用研究

张志强  
【摘要】:本课题以人工神经网络理论为基础,以神经网络的优化算法研究为重点,实现了板形板厚的综合控制和板形模式识别的应用研究。 首先介绍神经网络系统的基础知识,重点介绍本文主要研究的对象—RBF 神经网络,针对该神经网络的结构、运行机理、优缺点等方面进行分析,重点研究常用的几种数据中心选取方法。设计和改进了 5 种 RBF 神经网络数据中心选取方法,并对每种方法进行了仿真研究,仿真结果表明这些优化设计方法是行之有效的,根据仿真结果对这几种方法进行了分析,明确了其应用条件和应用范围。 板带材在生产生活中具有广泛的应用,板形和板厚是其两个重要指标。本文根据弹跳方程和塑性方程的曲线,对如何实现板形板厚综合控制进行了分析,并以此为基础,建立了板形板厚综合控制的数学模型;其次,采用勒让德多项式代表常见的几种板形模式,并分别应用双极硬限器和点阵来处理该模式,从而建立了两种板形模式的数学模型。 最后,应用 RBF 神经网络进行板形板厚的综合控制,建立了双输入、双输出的控制系统;针对两种板形模式数学模型,分别采用离散 Hopfield神经网络和 RBF 神经网络进行识别,建立了一套从板形模式识别到板形板厚综合控制的模式。
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:TP183;TP273.5

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 张国霞;基于神经网络解耦的板形板厚综合控制方法研究[D];燕山大学;2012年
2 郭心如;RBF神经网络预报模型在中厚板层流冷却控制中的应用[D];东北大学;2010年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
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1 戴运桃;粒子群优化算法研究及其在船舶运动参数辨识中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 孙明;基于小波和迟滞的混沌神经网络及其应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 谭佳琳;粒子群优化算法研究及其在海底地形辅助导航中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
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10 陈军;曲线曲面的几何约束造型与近似合并[D];浙江大学;2010年
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1 柳枝华;微粒群优化算法的改进及应用[D];南昌航空大学;2010年
2 孙明;深井底板突水判别和预测系统开发研究[D];山东科技大学;2010年
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4 王永;消防单兵综合信息采集系统研究[D];山东科技大学;2010年
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【同被引文献】
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1 陶常印;控制轧制和控制冷却工艺的研究[J];鞍钢技术;1997年09期
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1 张建宇;基于神经网络的解耦控制研究[D];华北电力大学(河北);2005年
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 朱明星,张德龙;RBF网络基函数中心选取算法的研究[J];安徽大学学报(自然科学版);2000年01期
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1 彭艳;基于条元法的HC冷轧机板形预设定控制理论研究及工业应用[D];燕山大学;2000年
2 张秀玲;冷带轧机板形智能识别与智能控制研究[D];燕山大学;2003年
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