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Generalized Predictive Control of Flatness Using BP Neural Network

机译:使用BP神经网络的平整度的广义预测控制

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摘要

Flatness control in rolling process is intractable due to the multivariate, nonlinearity, time-variation and coupling of the process. In this paper, a generalized predictive control scheme using a feedforward neural network as the predictive model is introduced to control the strip flatness on a reversal UC (Universal Crown-Control) mill. Results of some comparison experiments are given to verify the validity of the algorithm. Experiment results show that the resulting control algorithm performs asatisfactory control behavior.
机译:由于该过程的多元,非线性,时间变化和耦合,轧制过程中的平坦度控制是棘手的。在本文中,引入了使用前馈神经网络作为预测模型的广义预测控制方案,以控制反转UC(通用冠控制)研磨机上的条带平直度。给出了一些比较实验的结果验证了算法的有效性。实验结果表明,由此产生的控制算法执行了截取的控制行为。

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