中国机械工程
中國機械工程
중국궤계공정
CHINA MECHANICAl ENGINEERING
2003年
20期
1741-1744
,共4页
板形板厚%综合调节%动态神经网络%自组织模糊控制%编码
闆形闆厚%綜閤調節%動態神經網絡%自組織模糊控製%編碼
판형판후%종합조절%동태신경망락%자조직모호공제%편마
针对板形板厚综合调节系统的复杂性及其数学模型难以建立的特点,提出了基于神经模糊智能建模方法的四辊冷轧机板形板厚综合调节方案,研究建立了基于动态BP神经网络的自组织模糊控制模型.它在BP网络模型基础上,对网络的自身结构进行了动态优化.网络能自组织和自学习自己的结构,即在学习过程中,网络可根据具体问题自动调整本身的结构,从而使结构达到最优.网络的输入输出均为模糊集,训练后的网络能完成合成关系,即模糊推理.为了减少BP网络的离线训练时间,对模糊集进行了"编码".仿真结果表明该方法是有效的.
針對闆形闆厚綜閤調節繫統的複雜性及其數學模型難以建立的特點,提齣瞭基于神經模糊智能建模方法的四輥冷軋機闆形闆厚綜閤調節方案,研究建立瞭基于動態BP神經網絡的自組織模糊控製模型.它在BP網絡模型基礎上,對網絡的自身結構進行瞭動態優化.網絡能自組織和自學習自己的結構,即在學習過程中,網絡可根據具體問題自動調整本身的結構,從而使結構達到最優.網絡的輸入輸齣均為模糊集,訓練後的網絡能完成閤成關繫,即模糊推理.為瞭減少BP網絡的離線訓練時間,對模糊集進行瞭"編碼".倣真結果錶明該方法是有效的.
침대판형판후종합조절계통적복잡성급기수학모형난이건립적특점,제출료기우신경모호지능건모방법적사곤랭알궤판형판후종합조절방안,연구건립료기우동태BP신경망락적자조직모호공제모형.타재BP망락모형기출상,대망락적자신결구진행료동태우화.망락능자조직화자학습자기적결구,즉재학습과정중,망락가근거구체문제자동조정본신적결구,종이사결구체도최우.망락적수입수출균위모호집,훈련후적망락능완성합성관계,즉모호추리.위료감소BP망락적리선훈련시간,대모호집진행료"편마".방진결과표명해방법시유효적.
