1700mm 熱連軋粗軋機(jī)寬度預(yù)報(bào)智能模型研究
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- 1700mm 熱連軋粗軋機(jī)寬度預(yù)報(bào)智能模型研究由于受到金屬本性、軋制條件、軋制設(shè)備等多方面因素的制約,帶材軋制過程是一個(gè)多變量、強(qiáng)耦合的
復(fù)雜過程,依靠傳統(tǒng)方法很難建立準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型[9,10]。相比之下,智能技術(shù)以其很好的魯棒性和自適應(yīng)、
自學(xué)習(xí)的特性為它在預(yù)報(bào)領(lǐng)域的應(yīng)用開辟了廣闊前景。因此,本文將智能技術(shù)中的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到寬度
預(yù)報(bào)模型中。
目前,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于寬度預(yù)報(bào),普遍采用的是靜態(tài)網(wǎng)絡(luò),最具有代表性的是BP網(wǎng)絡(luò),它所能實(shí)現(xiàn)的只
是一一對(duì)應(yīng)的靜態(tài)非線性映射關(guān)系,不宜用來表示動(dòng)態(tài)映射。而Elman網(wǎng)絡(luò)是一種動(dòng)態(tài)遞歸網(wǎng)絡(luò)[11],它在
BP網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,加入內(nèi)部反饋信號(hào),利用內(nèi)部狀態(tài)反饋來描述系統(tǒng)的非線性動(dòng)力學(xué)行為,從而提高了學(xué)
習(xí)速度,適合于動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)預(yù)報(bào),因此本文將Elman網(wǎng)絡(luò)用于寬度預(yù)報(bào),建立了基于Elman網(wǎng)絡(luò)的粗
軋機(jī)寬度預(yù)報(bào)智能模型。
2.1 Elman網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
Elman網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、隱層、輸出層和結(jié)構(gòu)單元,其中輸入層、隱層和輸出層的連接方式與通常的多
層前饋網(wǎng)絡(luò)基本相同,而結(jié)構(gòu)單元?jiǎng)t用來記憶隱層單元前一時(shí)刻的輸出值,可以認(rèn)為是提供一步時(shí)延的算子。
Elman網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。
圖1 E...