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基于粒子群理论的板形模糊模式识别方法
被引量:
18
1
作者
刘建
王益群
+1 位作者
孙福
宁淑荣
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第1期173-178,共6页
带钢板形的模式识别是板形闭环控制的关键环节,板形模式的识别结果直接影响着板形控制精度。随着板形控制手段的不断更新,对板形模式识别方法提出更高的要求。为克服传统板形模式识别方法抗干扰能力差、逼近阶难以确定的缺点,依据模糊...
带钢板形的模式识别是板形闭环控制的关键环节,板形模式的识别结果直接影响着板形控制精度。随着板形控制手段的不断更新,对板形模式识别方法提出更高的要求。为克服传统板形模式识别方法抗干扰能力差、逼近阶难以确定的缺点,依据模糊分类原理,运用欧式距离的择近原则对板形模式进行分类,完成板形信号的模式识别。在此基础上,为进一步提高识别精度,将20世纪90年代发展起来的具有全局优化能力的粒子群理论应用于板形模式识别,对模式识别的结果进行优化,并将其与单纯形法优化结果进行对比。试验结果证明了粒子群优化算法的有效性,该算法能够提高识别精度,使优化后的结果能更精确地控制板形调控机构,以适应高精度板形控制要求。
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关键词
板形
模糊模式识别
粒子群
欧式距离
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职称材料
题名
基于粒子群理论的板形模糊模式识别方法
被引量:
18
1
作者
刘建
王益群
孙福
宁淑荣
机构
燕山大学机械工程学院
出处
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第1期173-178,共6页
基金
国家自然科学基金(60474044
50675189)
河北省自然科学基金(E2004000221)资助项目。
文摘
带钢板形的模式识别是板形闭环控制的关键环节,板形模式的识别结果直接影响着板形控制精度。随着板形控制手段的不断更新,对板形模式识别方法提出更高的要求。为克服传统板形模式识别方法抗干扰能力差、逼近阶难以确定的缺点,依据模糊分类原理,运用欧式距离的择近原则对板形模式进行分类,完成板形信号的模式识别。在此基础上,为进一步提高识别精度,将20世纪90年代发展起来的具有全局优化能力的粒子群理论应用于板形模式识别,对模式识别的结果进行优化,并将其与单纯形法优化结果进行对比。试验结果证明了粒子群优化算法的有效性,该算法能够提高识别精度,使优化后的结果能更精确地控制板形调控机构,以适应高精度板形控制要求。
关键词
板形
模糊模式识别
粒子群
欧式距离
Keywords
flatness fuzzy pattern recognition particle swarm euclidean distance
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粒子群理论的板形模糊模式识别方法
刘建
王益群
孙福
宁淑荣
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
18
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职称材料
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