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??????? 在電熱鐓粗過程中，離線、在線兩套網絡同時運行。離線網絡將神經網絡與數(shù)學模型相結合，用來對樣本數(shù)據(jù)進行訓練、測試，存儲最優(yōu)的知識參數(shù)，并建立加熱電流的高精度預報模型。在線網絡是根據(jù)傳感器實時采集的鐓粗缸速度、砧子速度、鐓粗壓力，按照知識庫中的網絡知識參數(shù)預報出加熱電流，較好地實現(xiàn)了在線跟蹤控制。
關鍵詞：綜合神經網絡；預報；離線；在線控制
??????? 在電熱鐓粗過程中，由于數(shù)學模型中采取—些簡化措施、一些經驗參數(shù)取值范圍較寬、過程本身的復雜性以及一些未建模因素的影響，決定了它一般不能對加熱電流提供高精度的預報。而神經網絡具有容錯性、自學習、自適應和非線性映射能力，采用神經網絡和數(shù)學模型相結合的方式，建立了加熱電流的高精度預報模型。由于神經網絡訓練費時，不利于在線實現(xiàn)，本文應用離線、在線兩套網絡同時運行。離線網絡將神經網絡與數(shù)學模型相結合，對樣本數(shù)據(jù)進行訓練、測試，存儲最優(yōu)的知識參數(shù)，并建立加熱電流的高精度預報模型。在線網絡是根據(jù)傳感器實時采集的鐓粗缸速度、砧子速度、鐓粗壓力，按照知識庫中的網絡知識參數(shù)預報出加熱電流，較好地實現(xiàn)了在線跟蹤控制。
關鍵詞：綜合神經網絡；預報；離線；在線控制
??????? 在電熱鐓粗過程中，由于數(shù)學模型中采取—些簡化措施、一些經驗參數(shù)取值范圍較寬、過程本身的復雜性以及一些未建模因素的影響，決定了它一般不能對加熱電流提供高精度的預報。而神經網絡具有容錯性、自學習、自適應和非線性映射能力，采用神經網絡和數(shù)學模型相結合的方式，建立了加熱電流的高精度預報模型。由于神經網絡訓練費時，不利于在線實現(xiàn)，本文應用離線、在線兩套網絡同時運行。離線網絡將神經網絡與數(shù)學模型相結合，對樣本數(shù)據(jù)進行訓練、測試，存儲最優(yōu)的知識參數(shù)，并建立加熱電流的高精度預報模型。在線網絡是根據(jù)傳感器實時采集的鐓粗缸速度、砧子速度、鐓粗壓力，按照知識庫中的網絡知識參數(shù)預報出加熱電流，較好地實現(xiàn)了在線跟蹤控制。
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