陶红勇

作品数：4被引量：16H指数：2
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供职机构：北京科技大学高效轧制国家工程研究中心更多>>
发文主题：板形控制数学模型神经网络可逆冷轧机RBF神经网络更多>>
发文领域：金属学及工艺自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《轧钢》《北京汽车》《新疆钢铁》更多>>
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神经网络在板形自动控制中的应用
《北京汽车》2003年第6期8-10,共3页陶红勇 王京 陆秀志 
将神经网络建模方法用于板形自动控制,研究并建立了基于神经网络的板形控制数学模型。经用北京科技大学高效轧制国家工程研究中心双机架可逆冷轧机实测数据仿真验证,表明该模型具有很高的控制精度。
关键词：双机架可逆冷轧机 自动控制 神经网络 板形控制 数学模型 
神经网络在板形控制中的应用被引量：10
《轧钢》2003年第4期10-12,共3页陶红勇 王京 陆秀志 
将神经网络建模方法用于板形自动控制 ,研究并建立了基于神经网络的板形控制数学模型。经用北京科技大学高效轧制国家工程研究中心双机架可逆冷轧机实测数据进行仿真验证 ,表明该模型具有较高的控制精度。
关键词：可逆冷轧机 板形控制 神经网络 数学模型 
双机架可逆冷连轧机AGC控制策略分析被引量：2
《轧钢》2003年第3期42-44,共3页于丽杰 王京 陶红勇 
以北京科技大学高效轧制国家工程研究中心实验轧机为基础,对双机架可逆冷连轧机AGC系统控制策略进行分析,并研究了该厚度控制系统中的各种控制算法、各AGC控制环节的组成及特点。
关键词：双机架可逆冷连轧机 AGC系统 控制原理 
基于RBF神经网络的板形缺陷识别被引量：4
《新疆钢铁》2003年第2期17-18,22,共3页陶红勇 王京 刘聪 
以北京科技大学高效轧制国家工程研究中心双机架四辊可逆式冷轧机为研究对象 ,建立了基于 RBF神经网络的板形缺陷识别模型 ,以提高传统板形缺陷识别模型的精度。
关键词：RBF神经网络 板形缺陷识别 双机架四辊可逆轧机 
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