基于神经网络的板形板厚解耦控制的研究与应用

板带钢生产过程中,厚度和板形是两个重要质量指标。指标的高低直接关系到板带钢的质量。在实际控制中,由于板形和板厚耦合及控制的非线性和影响因素多,传统的解耦控制方法无法满足质量控制要求。本文提出了一种基于神经网络的解耦控制方法。设计了具有自适应、自学习解耦能力的智能解耦控制器。实际运用表明,该方法能够实现板形板厚的解耦,满足板带质量控制要求并具有良好的鲁棒性。