RBF神经网络在冷轧APC系统的实验研究

来源期刊：机械设计与制造2014年第9期

论文作者：魏立新 郑翠红 王洪庆 郑剑

文章页码：159 - 163

关键词：RBF神经网络;记忆因子;混洗蛙跳算法;CFC;FM458;

摘    要：在冷轧板带的控制中,针对液压APC系统多变量、高阶次和时变性等特点,提出一种引入记忆因子（Memory Factor,MF）的RBF神经网络。为提高网络精度,采用改进的混洗蛙跳算法（Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm,ISFLA）全优化MF-RBF神经网络,并把优化前后的神经网络进行CFC（Continuous Functional Diagram）封装,得到基于ISFLA全优化的MF-RBF神经网络智能控制器。分析轧制厚控APC系统的原理及组成,采用机理方法建立液压APC系统数学模型,并搭建模拟电路作负载,将上述控制器在西门子FM458平台进行实验研究。通过将各控制器的实验结果作比较,发现ISFLA优化后的MF-RBFNN控制器的响应速度快、精度高、适应性好,具有较高的实际应用价值。