| 基于云自适应差分和BP神经网络的板形动态影响矩阵控制方法 |
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| 引用本文： | 于世英,吴晓辉,何海涛,王倩.基于云自适应差分和BP神经网络的板形动态影响矩阵控制方法[J].计算机应用,2012,32(Z2):34-37. |
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| 作者姓名： | 于世英 吴晓辉 何海涛 王倩 |
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| 作者单位： | 1. 河北省科技管理信息中心,石家庄,050021
2. 燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛,066004 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 为了克服传统板形控制中产品质量差、控制速度慢、生成效率低,以及静态影响矩阵控制信息不足等缺点,将云自适应差分算法(CADE)优化的BP神经网络应用到板形控制中,建立板形预测神经网络,并在离线状态下,根据板形轧制的历史数据和板形调控机构中的关键影响因素建立动态影响矩阵表。在线轧制过程中只需要与板形控制关键影响因素对应的动态影响矩阵表和板形识别变化量,就可以很快得到主要板形控制手段的控制量。该方法避免了神经网络的在线训练,提高了板形的控制速度和轧制精度。仿真实验表明,该方法稳定性好,控制精度高,适合用于板形的在线控制。
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| 关 键 词： | 板形预测 影响矩阵 云自适应差分 BP神经网络 |
Dynamic influence matrix method for flatness control based on cloud adaptive differential evolution and BP neural network |
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| YU Shi-ying
,
WU Xiao-hui
,
HE Hai-tao
,
WANG Qian.Dynamic influence matrix method for flatness control based on cloud adaptive differential evolution and BP neural network[J].journal of Computer Applications,2012,32(Z2):34-37. |
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| Authors: | YU Shi-ying WU Xiao-hui HE Hai-tao WANG Qian |
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| Affiliation: | 1.Hebei Provincial Science and Technology Management Information Center,Shijiazhuang Hebei 050021,China; 2.College of Information Science and Engineering,Yanshan University,Qinhuangdao Hebei 066004,China) |
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