小脑模型连接控制(CMAC)网络用于热轧带钢卷取温度控制  

作　　者：范晓明[1] 张利[1] 蔡晓辉[1] 王国栋[1] 

机构地区：[1]东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室,辽宁沈阳110006

出　　处：《东北大学学报（自然科学版）》2000年第6期662-664,共3页Journal of Northeastern University(Natural Science)

基　　金：国家自然科学基金资助项目! (5 9995 440 )

摘　　要：用解析模型描述层流冷却过程的热轧带钢卷取温度控制系统在换规格时自适应能力较差 ,因为系统的自适应系数体现的是均值效应 ,对于动态随机不确定复杂过程的描述与控制往往无能为力·针对这一不足 ,采用小脑模型连接控制 (CMAC)网络进行动态随机自适应控制 ,取得了令人满意的结果·模拟冷却结果表明 ,小脑模型连接控制网络充分发挥了模糊联想记忆的功能 ,可以对没有精确数学模型的不确定复杂过程进行精确控制 ,增强了系统自适应能力 ,它是性能优良的前馈网络·

关 键 词：热轧带钢 卷取 温度控制 小脑模型连接控制网络 动态随机过程 自适应控制 

分 类 号：TG333.24[金属学及工艺—金属压力加工] TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]