神经网络自适应控制在冷轧机AGC系统中的应用
Application of Nural Network Adaptive Control to the AGC System in Cold Rolling Mill作者机构：燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004 北京金自天正智能控制股份有限公司北京100071
出 版 物：《冶金设备》 (Metallurgical Equipment)
年 卷 期：2009年第2期
页 面：14-17页
学科分类：080503[工学-材料加工工程] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化]
摘 要：常规PID控制器是在冷轧机厚度控制中应用广泛的一种方法,但当AGC(厚度自动控制)系统特性或运行条件发生变化时,需要重新整定控制器参数,才能保证系统正常运行,使系统处于最佳工作状态。针对冷轧机AGC系统中的滞后环节,运用神经网络的自学习能力在线调整积分控制器参数值,该神经网络的权值与积分参数值相对应,可根据被控系统的动态特性调整积分参数,提高了调节器的自适应能力。
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