基于BP神经网络优化的铅锌烧结配料过程迭代学习控制策略
针对铅锌烧结配料过程中存在的配料不准确问题,本文将迭代学习控制和神经网络相结合,给出一种迭代学习控制结构,提出一种基于神经网络优化的迭代学习控制策略,对烧结配料流量轨迹进行跟踪控制.仿真结果表明,本文提出的控制策略具有更快的学习速率,可以在更少的迭代次数下精确地收敛到期望轨迹.
铅锌烧结过程 烧结配料 精度控制 神经网络 迭代学习控制
王春生 吴敏 曹卫华 陈鑫
中南大学信息科学与工程学院,长沙,410083
国内会议
北京
中文
29-32
2008-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）