【摘 要】
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为解决板带生产中层流冷却反馈控制的大滞后和难以用数学模型精确预测控制温度的问题,本文将遗传算法与神经网络结合起来,提出了一种能够提高卷取温度预报的系统,利用热连轧
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为解决板带生产中层流冷却反馈控制的大滞后和难以用数学模型精确预测控制温度的问题,本文将遗传算法与神经网络结合起来,提出了一种能够提高卷取温度预报的系统,利用热连轧现场生产过程中的实际历史数据,对预报带钢卷取温度的遗传神经网络进行离线学习和测试,结果说明,能满足卷取温度预报的精度要求,同时具有较快的收敛速度,满足在线实时控制的要求。
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