·408· 北京科技大学学报 1999年第4期 650 (a) (b) 630 610 590 WWMMM 570 550 104 (c) (d) 100 ww 88 84 0 10 20 30 40 50600 10 20 30 40 50 t/℃ /℃ (a)电弧电压曲线（一实际输出，一一BP模型输出）：(b)电弧电压曲线（一实际输出，Elman模型输出） (c)电弧电流曲线（一实际输出，-一BP模型输出）：(d电弧电流曲线（一一实际输出，--Elman模型输出） 图2两种模型与实际输出对比图 4结语 参考文献 采用一种回归神经元网络为一复杂的、具 I Elman JL.Finding Structure in Time.Cognitive scien, 1990,14:179 有不确定性因素的工业对象建立了神经网络模 2 Gao X Z,Gao X M,Ovaska S J.A Modified Elman Neu- 型，经实际数据检验，该模型能较好地吻合实际 ral Network Model with Application to Dynamical Sys- 对象，文章还比较了两种网络结构的建模效果， tem Identification.In:IEEE International Conference on 说明采用动态网络更具优越性.这一结果显示 System.Beijing:Man and Cybernetics,1996.1376 了动态网络在系统建模进而在系统控制上.有很 3孙增圻，张再兴，邓志东.智能控制理论与技术.北京：清 华大学出版社，1997.190 广阔的应用前景 4南条敏夫，直流电弧炉的电弧现象乔兴武译.北京：冶 金工业出版社，1998.14 Modeling for A Complicated Industrial Object Based on Recurrent Neural Network Wei Jianping,Li Huade,Yu Datai,Feng Yang Information Engineering School.UST Beijing,Beijing 100083,China ABSTRACT The architecture and algorithm of a kind of dynamical neural network,Elman recurrent neural network(RNN)were dicussed.Based on this network,an approach of modeling for nonlinear time-varying in- dustrial object,direct current arc,was proposed.Compared with other modeling method for the object,the model based on RNN is proved to have better performance. KEY WORDS recurrent neural network;modeling;industrial object北 京 科 技 大 学 学 报 年 第 期 轰 ， 鱼们几公” ‘抓乃盛 叨‘ 犷 岭 、 歹丫丫 萝 ‘ 护尹 飞解 比四洲 犷 ‘沙勺， 、矛社八遨 ‘︶曰亡味厂、了﹃ ﹄，奋、，月戈八曰︸ 八曰甘︸ 、︸ 连、 习， 或 ℃ 电弧 电压 曲线 — 实际输出厂 一 模型输出 电弧 电流曲线 — 实际输 出 ， 一 模型输出 ℃ 电弧 电压 曲线 — 实际输出 ，一正 模型输出 电弧 电流 曲线 — 实际输出 ， 一 模型输出 图 两种模型与实际输出对比图 结语 采用 一 种 回 归神 经 元 网络 为 一 复杂 的 、 具 有不 确 定性 因素 的工 业 对象 建立 了神经 网络模 型 ， 经实际 数据检验 ， 该 模 型 能较 好地吻合 实际 对象 文章还 比较 了两 种 网络 结构 的建模效果 ， 说 明采用 动 态 网络 更 具 优 越性 这 一 结 果 显 示 了动态 网络在 系统建模进 而 在 系统 控制 卜有很 广 阔的应用 前景 参 考 文 献 ， ， ， ， ， 孙增析 ，张再兴 ，邓志 东 智能控制理论与技术 北京 清 华大学 出版社 ， 南条敏夫 直流 电弧炉 的电弧现象 乔兴武译 北京 冶 金工业 出版社 ， 肠 ， ， 瓦 ， ， ， ， ， 一 ， ，