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改进小脑模型网络对轧辊偏心谐波的分频辨识
被引量:
7
1
作者
侯媛彬
杜京义
高赟
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第8期938-941,共4页
针对连续轧钢机轧辊偏心谐波信号具有严重的非线性特性,提出一种采用改进的小脑模型控制器(ICMAC)神经网络对轧辊偏心进行分频辨识的方法。该方法基于改进的Prony参量法对轧辊偏心信号进行估计,利用ICMAC对非线性的逼近能力,对不同频率...
针对连续轧钢机轧辊偏心谐波信号具有严重的非线性特性,提出一种采用改进的小脑模型控制器(ICMAC)神经网络对轧辊偏心进行分频辨识的方法。该方法基于改进的Prony参量法对轧辊偏心信号进行估计,利用ICMAC对非线性的逼近能力,对不同频率不同幅值的轧辊偏心谐波进行分频辨识,然后提取连轧机轧辊偏心信号非线性谐波,从而得到混合了各次谐波的轧辊偏心信号的最简模型。仿真结果表明,该方法与常规的BP网络辨识建模方法相比,不仅辨识结果的置信度高,而且能明显识别出对控制精度影响较大的谐波,可为进一步消除连轧机轧辊偏心信号提供依据。
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关键词
CMAC网络
轧辊偏心谐波
分频辨识
控制精度
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职称材料
题名
改进小脑模型网络对轧辊偏心谐波的分频辨识
被引量:
7
1
作者
侯媛彬
杜京义
高赟
机构
西安科技大学
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第8期938-941,共4页
基金
陕西省科技基金资助重点项目(DK04JC12)
文摘
针对连续轧钢机轧辊偏心谐波信号具有严重的非线性特性,提出一种采用改进的小脑模型控制器(ICMAC)神经网络对轧辊偏心进行分频辨识的方法。该方法基于改进的Prony参量法对轧辊偏心信号进行估计,利用ICMAC对非线性的逼近能力,对不同频率不同幅值的轧辊偏心谐波进行分频辨识,然后提取连轧机轧辊偏心信号非线性谐波,从而得到混合了各次谐波的轧辊偏心信号的最简模型。仿真结果表明,该方法与常规的BP网络辨识建模方法相比,不仅辨识结果的置信度高,而且能明显识别出对控制精度影响较大的谐波,可为进一步消除连轧机轧辊偏心信号提供依据。
关键词
CMAC网络
轧辊偏心谐波
分频辨识
控制精度
Keywords
network of cerebellar model articulation controller
harmonic of roller eccentricity
identification method of separated frequency region
control accuracy
分类号
TG33 [金属学及工艺—金属压力加工]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进小脑模型网络对轧辊偏心谐波的分频辨识
侯媛彬
杜京义
高赟
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
7
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