基于RBF神经网络辨识的PID控制在热连轧上的应用

摘要：

热轧带钢厚度精度一直是提高产品质量的主要目标.针对传统PID控制方法在面对复杂工业过程的非线性、时变对象仍存在不尽人意之处,在监控AGC上,以PID控制器为基础,将具有自学习、自适应能力的神经网络和PID控制融合为一体,提出了RBF神经网络PID控制器,且应用于具有高度非线性、时变性的鞍钢1700生产线精轧机自动厚度控制系统,结果表明,它能有效改善产品的厚度精度,并具有良好的适应能力.

关键词： RBF神经网络 系统辨识 热连轧 自动厚度控制 PID控制

作者: 李伯群 边雷 刘恩东

作者单位: 辽宁科技大学电信学院 辽宁省鞍山市 114044 鞍钢股份热轧带钢厂 辽宁省鞍山市 114021

会议类型: 国内会议

会议名称: 第19届中国过程控制会议

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 222-226

在线出版日期: 2008-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）