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活套高度和张力系统的神经网络自适应解耦控制
Adaptive Neural Network Decoupling Control for the Loopers’ Height and Tension System
【摘要】 通过对活套系统动态耦合过程的分析,在工作点附近,以实际热轧现场数据为依据,建立控制对象的动态数学模型.提出了BP-RBF神经网络自适应控制策略以减弱系统的耦合影响,证明了所设计的控制器能确保闭环系统渐近稳定.最后的仿真结果验证了本算法的有效性,表明解耦后的活套控制系统可获得更好的控制效果.
【Abstract】 By using practical date and analyzing the coupling process of the looper system,a dynamic mathematical model of the controlled object is given.The control strategy based on BP-RBF is introduced to complete decoupling control of the loopers’ height and tension system.The controller designed guarantees the asymptotic stability of the closed-loop system.Simulation results show the effectiveness of this algorithm.
【关键词】 活套系统;
建模;
解耦;
渐近稳定性;
【Key words】 Looper system; Building model; Decoupling; Asymptotic stability;
【Key words】 Looper system; Building model; Decoupling; Asymptotic stability;
【基金】 国家经贸委“九五”攻关项目(97-316-02-02)
- 【文献出处】 控制与决策 ,Control and Decision , 编辑部邮箱 ,2006年01期
- 【分类号】TP273.2
- 【被引频次】47
- 【下载频次】511