冷轧机HAGC系统非线性模型辨识  

Identification of Nonlinear Model of HAGC for a Cold Rolling Mill

作　　者：贺尚红[1] 陈耿彪[1] 陈慧勇[1] 

机构地区：[1]长沙理工大学汽车与机械工程学院,湖南长沙410076

出　　处：《长沙理工大学学报（自然科学版）》2005年第3期33-37,共5页Journal of Changsha University of Science and Technology:Natural Science

基　　金：中国博士后基金资助项目(2003034466);湖南省自然科学基金资助项目(04JJ3029)

摘　　要：分析了冷轧机液压自动厚控系统(HAGC)的非线性动力学模型特性.采用改进的Elman网络,建立了某冷轧平整机HAGC系统的动态模型.试验结果表明,Elman网络利用内部状态反馈描述系统的非线性动力学行为,适合于高阶非线性动态系统的实时辨识.The nonlinear dynamic characteristics of hydraulic AGC of a cold rolling mill are analyzed. Using improved Elman dynamical recursive neural network, the dynamic model of HAGC is established. The experiments show that the network uses internal state feedback to describe the nonlinear dynamic behaviour of a system, and hence it is suitable for real-time identification of high-order dynamic systems.

关 键 词：冷轧机 ELMAN神经网络 冷轧机液压自动厚控系统 

分 类 号：TH137[机械工程—机械制造及自动化]