基于小波神经网络的轧机接轴扭振状态识别研究

摘要：

构造了一种新的适合于轧机扭振状态辨识的混合递阶遗传算法优化小波神经网络模型,实际轧钢现场测试数据输入构造的混合递阶遗传小波神经网络扭振状态识别模型,对网络模型进行训练,从而实现现代高速轧制条件下轧机主传动系统不同工况条件下的扭振状态的学习和自适应判断,结果验证了该辨识模型的可靠性.

关键词： 轧机 扭振 神经网络 状态识别 遗传算法

作者: 孟宗 高海滨 刘彬

作者单位: 燕山大学电气工程学院,秦皇岛,066004

会议类型: 国内会议

会议名称: 第四届全国信息获取与处理学术会议

会议地点: 贵阳、沈阳

会议语种:中文

页码: 1724-1725

在线出版日期: 2006-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）