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基于小波神经网络的轧机接轴扭振状态识别研究

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摘要

构造了一种新的适合于轧机扭振状态辨识的混合递阶遗传算法优化小波神经网络模型,实际轧钢现场测试数据输入构造的混合递阶遗传小波神经网络扭振状态识别模型,对网络模型进行训练,从而实现现代高速轧制条件下轧机主传动系统不同工况条件下的扭振状态的学习和自适应判断,结果验证了该辨识模型的可靠性.

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来源
《第四届全国信息获取与处理学术会议》|2006年|1724-1725|共2页
会议地点贵阳、沈阳
作者
孟宗; 高海滨; 刘彬;
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作者单位

中国仪器仪表学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工神经网络与计算;轧钢机械设备;
关键词
轧机; 扭振; 神经网络; 状态识别; 遗传算法;

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