基于人工智能的自适应板形控制

摘要：

针对板带材轧制过程是一个复杂的非线性过程及传统板形控制模型的固有缺陷,为了提高冷轧带钢的板形质量和成材率,提出一种基于神经网络模糊推理的自适应板形控制(AI-AFC)方案,并将其引入森吉米尔20辊轧机的板形控制系统.离线仿真结果表明:该系统具有良好的控制性能,可提高板形控制质量.

关键词：人工智能、神经网络、模糊推理、森吉米尔20辊轧机、板 形控制

所属期刊栏目：13

分类号：TG334.9(金属压力加工)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：58-61