一种基于聚类的板形控制模糊神经网络模型
何海涛
张兰
薛玉琦
李艳
田霞
1.燕山大学信息科学与工程学院,河北,秦皇岛,0660042.燕山大学信息科学与工程学院,河北,秦皇岛,0660043.燕山大学信息科学与工程学院,河北,秦皇岛,0660044.燕山大学信息科学与工程学院,河北,秦皇岛,0660045.燕山大学信息科学与工程学院,河北,秦皇岛,066004
摘要：针对冷轧过程中难以建立精确的板形控制数学模型的问题,设计了RBF模糊神经网络模型用于冷轧板带过程中的板形控制.基于一种无监督聚类方法确定了模糊规则数和网络初始参数以建立网络初始模型;采用BP算法训练网络,使网络能够快速收敛;同时,为使所建立的控制系统能够应用于在线控制,增加了模糊规则在线自学习功能,避免网络过度修正权值.仿真实验表明,所建立的RBF模糊神经网络模型控制精度高,满足板形在线控制要求.
关键词：板形控制模糊神经网络聚类BP算法
分类号：TG334.9(金属压力加工)
资助基金：国家自然科学基金(50675186)
论文发表日期：2008-03-01
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：5( 5-9 )
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