模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在板形控制中的應(yīng)用

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1、摘要板形是板帶的重要質(zhì)量指標(biāo)@。隨著儀表、電器、汽車及輕工業(yè)的發(fā)展，對(duì)板帶板形的要求日趨嚴(yán)格。但在我國(guó)，帶鋼板形的自動(dòng)控制還是一個(gè)相當(dāng)薄弱的環(huán)節(jié)，每年由板形不良所造成的經(jīng)濟(jì)方面的損失十分嚴(yán)重，解決我國(guó)板帶生產(chǎn)中板形質(zhì)量問題是一項(xiàng)具有巨大經(jīng)濟(jì)意義的課題。液壓彎輥系統(tǒng)是板形控制系統(tǒng)的最基本的環(huán)節(jié)，它的動(dòng)態(tài)特性和穩(wěn)態(tài)性能對(duì)于整個(gè)板形控制系統(tǒng)的性能起著至關(guān)重要的作用。針對(duì)液壓彎輥系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的非線性、時(shí)變特性，本文設(shè)計(jì)了一種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參考自適應(yīng)控制器。采用多層前饋網(wǎng)絡(luò)逼近被控系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)特性，獲取其Jacobian信息，傳遞

2、給學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu)用于在線修正網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值。為克服網(wǎng)絡(luò)易陷于局部極小的情況，采用附加動(dòng)量因子的梯度下降法來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)?；谀：窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制方案可以在線學(xué)習(xí)和調(diào)整模糊規(guī)則參數(shù)及隸屬函數(shù)參數(shù)，其控制規(guī)則是根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際控制數(shù)據(jù)并通過計(jì)算得出，再將其應(yīng)用于現(xiàn)場(chǎng)的控制中。把基于模型參考的自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器應(yīng)用于軋機(jī)液壓系統(tǒng)巾，仿真結(jié)果表明系統(tǒng)的適應(yīng)性、魯棒性和穩(wěn)定性較強(qiáng)，該控制器適用于非線性、時(shí)變系統(tǒng)的控制。UC軋機(jī)中間輥彎輥回路的數(shù)學(xué)模型具有很強(qiáng)的時(shí)變性和不確定性，常規(guī)的PID控制算法無法對(duì)系統(tǒng)變化作出快速、精確的反應(yīng)，因此控制

3、過程中，板形的精度不易保證。本文構(gòu)造模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并將其應(yīng)用于中間輥彎輥控制回路中，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造等價(jià)的模糊系統(tǒng)，完成模糊化、模糊推理、清晰化操作。仿真結(jié)果表明，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器能很好的跟蹤二次板形的目標(biāo)設(shè)定值，系統(tǒng)的響應(yīng)快，超調(diào)小，魯棒性及自適應(yīng)能力都較強(qiáng)。關(guān)鍵詞模糊控制；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：模型參考；板形控制；液壓彎輥AbstractTheshapeisanimportantqualitycriterionofcoldrolledstrip．Withthedevelopmentofinstrument、electricity、a

4、utomobileandlightindustry，moreandmorehigh—qualitystripisrequired．Butinourcountry，theautomaticcontrolofshapeisquiteanunsubstantialpart．Theeconomiclossesbroughtbybadshapearegreateveryyear．Itwillbringimmenseeconomicbenefitstosolvetheproblemofshapequality,Thehydraulic

5、bendingrollsystemisabasicpart，itsdynamiccharacteristicandsteadycharacteristicaffectthecapabilityofentireshapecontrolsystem．Inviewofthetime—variableandnonlinearcharacteristicsofmathematicalmodelofhydraulicbendingrollsystem，thisthesisdesignanewnonlinearadaptivecontr

6、olerbasedonfuzzyneuralnetwork．Themuff—layerfeedforwardneuralnetworkisadoptedtosimulatethedynamiccharacteristicsSOthatthecontrollercanobtaintheJacobianinformationoftheplant．ToovercometheshortcomingofplungingintoLocalMinimumeasily，GradientDescentalgorithmwithmomentu

7、mfactorisusedtotrainthenetwork．．Thenonlinearadaptivecontrolmethodbasedonfuzzyneuralnetworkcanlearnandadjustparameterofruleandparametersofmemberfunctionsonline．Andthecontrolrulelistiscalculatedaccordingtodataonthespot，whichisalsoappliedtothecontrolonthespotThecontr

8、ollerisappliedtohydraulicbendingrollersystem，simulationresultsindicatethattheadaptability、therobustnessandthestabilityofsystemaresarisfying，anditisappro