資料介紹
??????? 在電熱鐓粗過程中,離線、在線兩套網絡同時運行。離線網絡將神經網絡與數學模型相結合,用來對樣本數據進行訓練、測試,存儲最優的知識參數,并建立加熱電流的高精度預報模型。在線網絡是根據傳感器實時采集的鐓粗缸速度、砧子速度、鐓粗壓力,按照知識庫中的網絡知識參數預報出加熱電流,較好地實現了在線跟蹤控制。
關鍵詞:綜合神經網絡;預報;離線;在線控制
??????? 在電熱鐓粗過程中,由于數學模型中采取—些簡化措施、一些經驗參數取值范圍較寬、過程本身的復雜性以及一些未建模因素的影響,決定了它一般不能對加熱電流提供高精度的預報。而神經網絡具有容錯性、自學習、自適應和非線性映射能力,采用神經網絡和數學模型相結合的方式,建立了加熱電流的高精度預報模型。由于神經網絡訓練費時,不利于在線實現,本文應用離線、在線兩套網絡同時運行。離線網絡將神經網絡與數學模型相結合,對樣本數據進行訓練、測試,存儲最優的知識參數,并建立加熱電流的高精度預報模型。在線網絡是根據傳感器實時采集的鐓粗缸速度、砧子速度、鐓粗壓力,按照知識庫中的網絡知識參數預報出加熱電流,較好地實現了在線跟蹤控制。
關鍵詞:綜合神經網絡;預報;離線;在線控制
??????? 在電熱鐓粗過程中,由于數學模型中采取—些簡化措施、一些經驗參數取值范圍較寬、過程本身的復雜性以及一些未建模因素的影響,決定了它一般不能對加熱電流提供高精度的預報。而神經網絡具有容錯性、自學習、自適應和非線性映射能力,采用神經網絡和數學模型相結合的方式,建立了加熱電流的高精度預報模型。由于神經網絡訓練費時,不利于在線實現,本文應用離線、在線兩套網絡同時運行。離線網絡將神經網絡與數學模型相結合,對樣本數據進行訓練、測試,存儲最優的知識參數,并建立加熱電流的高精度預報模型。在線網絡是根據傳感器實時采集的鐓粗缸速度、砧子速度、鐓粗壓力,按照知識庫中的網絡知識參數預報出加熱電流,較好地實現了在線跟蹤控制。
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