基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AGC系統(tǒng)控制方法研究.pdf

1、隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，汽車(chē)、機(jī)械制造、電器和電子行業(yè)對(duì)板材及帶材的產(chǎn)量和質(zhì)量提出了更高的要求。而厚度控制是衡量板材及帶材的最重要的質(zhì)量指標(biāo)之一，已成為國(guó)內(nèi)外冶金行業(yè)普遍關(guān)注的焦點(diǎn)。 厚度自動(dòng)控制AGC(Automatic Gauge Control)是一個(gè)多變量、強(qiáng)耦合、非線(xiàn)性的實(shí)時(shí)控制過(guò)程，目前，以現(xiàn)代控制技術(shù)實(shí)現(xiàn)控制性能的最高水平和，以智能控制技術(shù)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的靈活性、多樣性。兩方面的追求相互融合，開(kāi)發(fā)出高

2、精度的厚度自動(dòng)控制系統(tǒng)是AGC控制技術(shù)發(fā)展的大趨勢(shì)。 本文針對(duì)AGC這樣一個(gè)非線(xiàn)性、復(fù)雜的系統(tǒng)提出了一種新的控制方案——應(yīng)用變結(jié)構(gòu)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器實(shí)現(xiàn)對(duì)AGC系統(tǒng)的控制。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制的優(yōu)點(diǎn)，已有的研究成果充分證明其具有優(yōu)良的性能，將其應(yīng)用于AGC系統(tǒng)，使控制性能得到了改善。雖然目前也有這方面的理論研究，但大多數(shù)是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制簡(jiǎn)單的結(jié)合或者是利用三層模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，基于標(biāo)準(zhǔn)型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在A

3、GC系統(tǒng)中的應(yīng)用還有待研究。為取得更好的控制效果，進(jìn)一步提高系統(tǒng)性能，對(duì)模糊語(yǔ)言變量的選取、模糊規(guī)則的制定以及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)AGC系統(tǒng)的結(jié)合方式等都需要深入研究。用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)參數(shù)是遺傳算法的一個(gè)典型應(yīng)用，但遺傳算法有過(guò)早收斂的缺點(diǎn)。鑒于此，本論文引入克隆優(yōu)化算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)參數(shù)，仿真結(jié)果證明了該方法的有效性。 本文還對(duì)冷連軋的工藝流程以及冷連軋厚度控制的基本理論進(jìn)行了較為系統(tǒng)地闡述，綜合分析了各種智能方