连续退火炉温度的广义生长-修剪RBF神经网络建模
【摘要】：结合连续退火炉研究了大工业过程的产品质量在线动态建模问题。这类生产过程由多个子过程构成,各子过程设定值与最终产品质量存在复杂的非线性关系。为了根据实际工况实时优化各子过程设定值,必须利用实际测量数据动态更新产品质量模型。为了达到这种需求,利用一种新颖的广义生长-修剪RBF网络建立了产品质量模型。该网络的学习算法是串行的,可以进行动态建模。最后,结合某钢厂的连退炉进行了应用研究,利用实际数据建立了加热炉各段炉温和出口带钢温度的质量模型。
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