基于小波神经网络的板形板厚系统解耦预测控制
黄敏
朱启兵
崔宝同
1.江南大学,通信与控制工程学院,江苏,无锡,2141222.江南大学,通信与控制工程学院,江苏,无锡,2141223.江南大学,通信与控制工程学院,江苏,无锡,214122
摘要：带材轧制是一个复杂的非线性过程,板形控制和板厚控制又是强耦合、非线性、含时延环节的复杂系统.提出了一种基于小波神经网络的解耦预测控制方案;利用小波神经网络来辨识原系统的α阶时延逆系统,将该逆系统与原系统串联后形成一个伪线性复合系统,从而把多变量系统控制转化为多个单变量系统的控制实现了系统解耦,并对解耦后的系统采用闭环预测控制.仿真表明该控制方法具有结构简单、易于实现,且有较强的抗扰性和鲁棒性.
关键词：小波神经网络板形板厚系统逆系统预测控制
分类号：TP183(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(60674026)江苏省自然科学基金(BK2007017)
论文发表日期：2008-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1027-1031,1036 )
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