基于神经网络的自适应厚度控制

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板带材轧制过程是一个复杂的非线性过程,厚度自动控制(AGC)是轧制过程自动化的重要组成部分。提出一种基于神经网络的自适应厚度自动控制(NNA-AGC)方案,提出适于过程控制的网络激励函数和改进的BP网络训练算法。仿真结果表明:NNA-AGC系统具有良好的自适应跟随和抗扰性能;新的网络激励函数和训练算法切实满足过程控制的需要。
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