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时间:2019-03-17
《基于径向基函数(rbf)神经网络滑模变结构厚度控制》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、中图分类号:TP183论文编号:HBLG2016-384UDC:密级:公开硕士学位论文基于径向基函数(RBF)神经网络滑模变结构厚度控制作者姓名:闵喜瑞学科名称:控制工程研究方向:复杂系统建模分析与控制学习单位:华北理工大学学制:2.5年提交日期:2015年11月30日申请学位类别:工程硕士导师姓名:周建新副教授单位:华北理工大学电气工程学院刘福龙高工单位:唐山钢铁集团有限公司论文评阅人:张维存副教授单位:北京科技大学自动化学院梁秀满副教授单位:华北理工大学电气工程学院论文答辩日期:2016年1月13日
2、答辩委员会主席:赵春祥研究员关键词:热连轧;粒子群算法;RBF神经网络;滑模变结构;活套系统解耦唐山华北理工大学2016年03月TheGaugeControlBasedonRadialBasisFunctionNeuralNetworkSlidingModeVariableStructureDissertationSubmittedtoNorthChinaUniversityofScienceandTechnologyinpartialfulfillmentoftherequirementforthed
3、egreeofMasterofEngineeringbyMinXirui(ControlEngineering)Supervisor:Ph.DZhouJianxinMarch,2016独创性说明本人郑重声明;所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果,也不包含为获得华北理工大学1心外其他教育机构的学位或证书所使用过的材一料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中做了
4、明确的说明并表示了谢意。;日期论文作者签名;镇4;坏矣月7曰酿关于论文使用授权的说明本人完全了解华北理工大学有关保留、使用学位论文的规定,艮P;己获学位的研巧生必须按学校规定提交学位论文,学校有权保留、送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可W将学位论文的全部或部分内容采用影印、缩印或编入有关数据库进行公开、检索和交流。作者和导师同意论文公开及网上交流的时间:^囚自授予学位之日起t□自年月日起作者签名;导师签名;签字日期:W作巧日签字日
5、期;V件13月日7富由夢I;摘要摘要热连轧带钢是钢铁产业最重要的钢材产品之一,其拥有生产速度快、实用价值高等特点,热连轧带钢的品质、生产技术代表了一个国家的钢铁产业水平。经过多年的发展,以传统控制理论为依据的生产线难以满足随着科技发展而对产品品质要求更高的市场,一些难点无法得到处理方法,新的控制理论和方法应运而生,以此来弥补传统控制方法的不足,满足市场的需要。针对以上问题,提出了一种基于改进粒子群算法优化RBF神经网络的滑模变结构控制算法。首先,通过对粒子群算法进行优化,动态改变其惯性权重,
6、使粒子在寻优过程中不易达到局部最优值,加强了粒子搜索效率,通过测试函数证明了此改进的有效性;其次,使用改进后粒子群算法对RBF神经网络的结构及参数进行优化和改进,建立一个功能更为强大的网络模型,通过仿真实验验证了网络具有更好的拟合性能;最后,以滑模变结构等效控制方法为基础,将IPSO-RBF网络作为控制律的一部分来辨识非线性问题,通过仿真验证了该方法可以有效的减小抖振,辨识并消除外界干扰项,最终形成一个基于IPSO-RBF等效控制的离散滑模控制方法。针对带钢厚度控制系统,这里研究的主要对象是其中的一个重
7、要的子系统——活套系统,活套系统的控制水平会直接影响厚度控制的优劣。针对活套系统中的高度和张力控制存在耦合关系,利用IPSO-RBF等效控制的离散滑模控制方法对这一多变量耦合系统进行解耦控制,实验结果说明了此方法可以解除耦合关系。解耦后的活套系统实现了高度控制和张力控制互相不受干扰,提高了系统的控制精准度,从而提高实际轧制中对带钢厚度的控制精度,轧制出更优质的产品。图32幅;表4个;参51篇。关键词:热连轧;粒子群算法;RBF神经网络;滑模控制;活套系统解耦分类号:TP183-I-华北理工大学硕士学位论
8、文AbstractHotrollingmillstripsteelhashighproductionefficiency,goodeconomicalvalue,soitsoneofthemostimportantsteelproductsofsteelindustry,itsqualityandproductiontechnologyrepresentonecountry'slevelofsteelindustry.Afterperenn
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