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1、我國鋁箔生產(chǎn)能力僅次于美國與德國而居世界第三位,現(xiàn)代鋁箔制品的厚度變薄要求越來越高,在這種厚度極薄情況下的鋁箔質(zhì)量與鋁箔軋機(jī)軋制液溫度密切相關(guān)。本文旨在利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)軋制液溫控系統(tǒng)進(jìn)行辯識(shí)、控制、仿真研究。 軋制液是一種穩(wěn)定性要求很高的工藝潤(rùn)滑液,只能間接加熱,采用傳統(tǒng)的建模方法難以建立其精確的數(shù)學(xué)模型。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠以較高精度逼近連續(xù)的非線性關(guān)系,并對(duì)復(fù)雜不確定問題具有自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)能力。為解決這一類非線性系統(tǒng)的辯識(shí)建模
2、與控制提供了新的途徑。 與一般的前饋網(wǎng)絡(luò)不同,動(dòng)態(tài)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部具有自反饋功能,適于利用較小的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的復(fù)雜行為。在動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的辯識(shí)中,較小規(guī)模的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)可以與大規(guī)模的前饋網(wǎng)絡(luò)等效。因此,本文通過比較選用一種動(dòng)態(tài)遞歸網(wǎng)絡(luò)來建立軋制液溫控系統(tǒng)的辨識(shí)模型。 在建模的基礎(chǔ)上,本文進(jìn)行了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)PID控制器設(shè)計(jì)與仿真。分析了其優(yōu)點(diǎn)和可行性,給出了控制算法并進(jìn)行了仿真驗(yàn)證,同時(shí)提出了基于預(yù)測(cè)模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適
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