基于蚁群算法PID神经网络的热连轧活套系统自适应解耦控制

被引:6
作者
周建新
机构
[1] 河北理工大学计控学院
关键词
蚁群算法; 活套系统; 解耦; BRF;
D O I
暂无
中图分类号
TP273.2 [];
学科分类号
080201 ; 0835 ;
摘要
带钢热连轧机活套系统是一个耦合的多输入多输出非线性系统.针对活套系统的解耦控制问题,通过对活套系统动态耦合过程的分析,在工作点附近建立控制对象的动态数学模型.利用基于蚁群优化多个单神经元和RBF神经网络相结合的自适应控制策略以减弱系统的耦合影响.最后的仿真结果验证了本方法的有效性,表明解耦后的活套控制系统可获得更好的
引用
收藏
页码:322 / 326
页数:5
相关论文
共 6 条
[1]   热连轧活套高度和张力系统的解耦控制 [J].
李伯群 ;
傅剑 ;
张瑞成 ;
孙一康 .
北京科技大学学报, 2005, (05) :596-599
[2]   一种多变量模糊神经网络解耦控制器的设计 [J].
李辉 .
控制与决策 , 2006, (05) :593-596
[3]   PID神经元网络多变量控制系统分析 [J].
舒怀林 .
自动化学报, 1999, (01) :108-114
[4]   板带热连轧机活套高度和张力系统的解耦控制 [J].
张殿华 ;
郑芳 ;
王国栋 .
控制与决策, 2000, (02) :158-160+216
[5]   蚁群前馈神经网络在煤灰熔点预测中的应用 [J].
刘彦鹏 ;
仲玉芳 ;
钱积新 ;
吴明光 .
热力发电, 2007, (08) :23-26
[6]   基于蚁群优化算法递归神经网络的短期负荷预测 [J].
邹政达 ;
孙雅明 ;
张智晟 .
电网技术, 2005, (03) :59-63