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神经网络鲁棒控制在轧机厚控系统中的应用

李志宏  
【摘要】: 随着科学体系的不断发展,板带轧机的产量和质量已日益成为人们追求的首要目标。然而,在分析轧机的动态特性中发现,由于位置内环的模型中存在非线性元件,系统受到过多外界扰动的影响致使系统中存在非线性、不确定因素及慢时变参数的现象,推导出的模型结构和参数只是实际系统的一个粗糟近似,难以建立精确的数学模型,此时,常规控制方法已不再适用。针对以上问题,本文提出一种神经网络鲁棒控制方法,此控制方法采用线性模型与神经网络在线逼近非线性特性相结合共同辩识实际模型;利用神经网络的学习能力和非线性映射能力,解决控制器的在线设计问题,以达到对不确定非线性系统的高精度输出跟踪控制;利用鲁棒反馈控制器来保证控制过程的连续性和闭环系统的稳定性,消除外干扰对控制系统的影响。因此,整个控制系统不但能使神经网络控制器和常规控制器相互取长补短,共同发挥其长处,而且能减少辨识精度对系统控制性能的影响。本文着重对神经网络鲁棒控制器应用于厚控系统位置内环的可行性及系统的稳定性进行了分析,仿真研究表明了控制器的有效性以及整套方案的可行性。实际运行过程中,由于神经网络控制、辨识效果受算法的影响较大,因此,本文针对前向神经网络易陷入局部极小点的缺点,提出一种改进算法,使学习率能依据误差曲面自适应调整,从而提高网络的收敛速度和学习精度。此方法拟应用于唐山钢厂计算机厚度自动控制系统的实验研究。


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