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板形板厚综合系统的解耦神经网络预测控制方法
文档格式:PDF 文档大小:274.54KB 文档页数:6
给出了板形板厚综合控制模型,提出了基于TH神经网络的动态矩阵设计方法并分析了其收敛特性.使用不变性原理对板形板厚综系统进行了解耦设计,并对板形板厚解耦神经网络预测控制系统,进行了仿真研究.结果表明神经网络可在儿百ns的时间内达到稳定状态,不仅满足了轧钢过程的快速性要求,而且控制精度也得到了提高
华北电力大学:《电气工程》实验教学资源(实验讲义)电气工程实验中心试验指导书综合(汇编,共八部分)
文档格式:DOC 文档大小:14.79MB 文档页数:271
电力系统继电保护实验指导书 WJS-11型微机线路保护仿真教学装置实验指导书 微机型继电保护综合实验指导书 高电压技术实验指导书 高电压技术(高电压专业)实验指导书 《光纤技术实验》指导书 《电磁波实验》指导书 《电磁场实验》指导书
基于宏观塑性变形的热轧板带力能模型
文档格式:PDF 文档大小:804.23KB 文档页数:7
从宏观塑性变形的角度,通过对轧制过程中动量变化的分析,提出了板带轧制的力能分析的微分形式和积分形式,建立了轧制力和轧制力矩的理论公式.该公式摒弃了传统公式中采用过多的经验系数,清晰地揭示了轧制力、轧制力矩、金属屈服强度、摩擦因数等各变量之间的相互关系,使得咬入角、中性角等有关变量的物理意义进一步明确.最后通过对一次实际轧制过程的仿真计算初步验证了本文公式的正确性
基于多模型自适应控制方法的FGC控制
文档格式:PDF 文档大小:420.57KB 文档页数:4
冷连轧机动态规格变换时各机架的入口厚度一般变化较大,采用传统自适应控制的辨识算法的收敛速度不能跟随参数实际变化速度,控制效果不佳.针对这一问题,提出一种多模型自适应控制方法.通过对五机架冷连轧机进行仿真表明,多模型自适应FGC系统具有较好的控制精度、跟踪速度以及稳定性
一类线性不确定切换系统的鲁棒镇定
文档格式:PDF 文档大小:273.96KB 文档页数:3
考虑一类标称系统存在统一Lyapunov函数的线性不确定切换系统的鲁棒镇定问题,在不确定项满足一定限定条件下,利用完备性条件和统一Lyapunov函数方法,设计出鲁棒状态反馈控制器,使闭环系统仍然具有统一Lyapunov函数,从而在任意的切换策略下,确保闭环系统在其平衡点处是渐近稳定的.仿真结果表明所设计的控制器是有效的
铝电解槽三维热应力场非线性有限元分析
文档格式:PDF 文档大小:745.26KB 文档页数:5
基于通用有限元软件ANSYS建立了某大型铝电解槽结构的三维实体模型和热应力场耦合分析的有限元模型.考虑材料非线性和接触非线性的基础上对电解槽结构强度进行了仿真计算,给出了槽壳和摇篮架的应力、应变云图,分析了电解槽结构的变形规律,并提出了结构优化的途径.以槽壳近似弹性体为目标,对不同组合载荷工况进行了反算,得出与实际更接近的荷载条件
监控AGC系统的智能PID控制策略
文档格式:PDF 文档大小:422.93KB 文档页数:4
为了解决带有纯滞后的监控AGC系统的控制问题,提出了基于RBF神经网络的PID控制器与Smith预估器相结合的智能PID控制系统,并对传统监控AGC、应用Smith预估器的监控AGC及应用智能PID控制的监控AGC系统进行了仿真.结果表明,应用智能PID控制的监控AGC系统收敛速度明显加快,适应能力与鲁棒性比常规PID控制要好
西安电子科技大学:《神经网络与模糊系统 Neural Networks and Fuzzy Systems》课程PPT课件讲稿(2004)Chapter 11 模糊与卡尔曼滤波目标跟踪控制系统的比较 Comparison of Fuzzy and Kalman-Filter Target-Tracking control system
文档格式:PPT 文档大小:2.48MB 文档页数:34
1、模糊控制器与卡尔曼滤波器的比较 2、实时目标跟踪系统 3、模糊控制器的工作原理 4、卡尔曼跟踪与模糊跟踪仿真 5、自适应FAM
基于模糊RBF神经元网络的冷连轧板形板厚多变量控制
文档格式:PDF 文档大小:468.94KB 文档页数:4
针对板带材轧制是一个复杂的非线性过程,板形控制(AFC)和板厚控制(AGC)又是相互耦合的一个综合系统等特点,提出了一种基于模糊RBF神经元网络的冷连轧板形板厚多变量综合控制系统.仿真结果证明了此AFC-AGC控制系统具有良好的自适应跟随和抗扰性能,其控制效果优于传统的解耦PID控制
一种新的混沌识别方法(Ⅰ)
文档格式:PDF 文档大小:413.12KB 文档页数:4
为了识别混沌信号和随机信号,针对G-P算法及其改进算法的不足,提出了一种新的改进算法.该算法不仅能简化无标度区的确定过程,而且能客观地判断系统的关联维数是否饱和.仿真结果表明,新的改进算法对于混沌信号的识别是有效的
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