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张林浩

作品数：4 被引量：7H指数：2
供职机构：燕山大学电气工程学院河北省工业计算机控制工程重点实验室更多>>
发文基金：“十一五”国家科技支撑计划更多>>
相关领域：金属学及工艺自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 3篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇金属学及工艺
  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇蚁群
  • 2篇蚁群算法
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇群算法
  • 2篇连轧
  • 2篇冷连轧
  • 2篇板厚
  • 2篇板形
  • 1篇递归神经
  • 1篇递归神经网络
  • 1篇对角递归神经...
  • 1篇遗传算法
  • 1篇优化设计
  • 1篇轧制规程
  • 1篇神经网络解耦
  • 1篇前馈
  • 1篇前馈补偿
  • 1篇冷轧
  • 1篇解耦

机构

  • 4篇燕山大学

作者

  • 4篇张林浩
  • 3篇杨景明
  • 3篇车海军
  • 2篇杜鹏
  • 1篇张青

传媒

  • 1篇轧钢
  • 1篇钢铁研究学报
  • 1篇钢铁

年份

  • 3篇2010
  • 1篇2009
共 4 条 记 录，以下是 1-4
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排序方式：
冷轧板厚板形控制及智能优化研究
板厚精度和板形良好是冷轧带钢的两大重要指标。板厚主要由轧制力液压压下控制，板形主要由液压弯辊机构控制。其中板厚控制技术相对比较成熟，已经形成了反馈，前馈，监控，张力，流量等控制方法。而板形控制研究起步较晚，板形测量困难，...
张林浩
关键词：板形控制神经网络
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基于MMAS-PID的板形板厚综合控制被引量：1
2009年
针对带钢冷连轧板形、板厚存在的强耦合关系,建立了板形板厚耦合模型,进行了厚度波动前馈补偿,设计了对角形板形板厚解耦控制系统,实现了板形板厚解耦。同时设计了最大最小蚁群算法(MMAS)优化的PID控制器,对综合控制系统进行了PID参数优化。仿真实现了快速优化PID以满足控制要求,与传统的PID控制相比,MMAS-PID综合解耦控制系统有效提高了板形板厚控制精度。
杨景明张林浩车海军杜鹏
关键词：冷连轧前馈补偿蚁群算法
基于遗传算法的混合蚁群算法的冷连轧轧制规程优化设计被引量：4
2010年
针对冷连轧机在轧制过程中的多变量、强耦合、非线性等特点,以等相对负荷为目标,在现场和设备所受的约束条件下,应用基于遗传算法的混合蚁群算法进行规程优化设计,该方法首先利用遗传算法的随机搜索产生规程的初始信息素分布,然后充分利用蚁群算法的并行性、正反馈机制以及求解效率高等特性寻求最优解。该算法使用方便,对某1 370 mm 5机架冷连轧机进行设计比较,表明该方法计算精度高、收敛速度快、可满足在线控制需求。
杨景明张青车海军张林浩
关键词：冷连轧轧制规程遗传算法蚁群算法优化设计
基于DRNN-PID的板形板厚解耦控制被引量：2
2010年
针对板形板厚综合系统具有强耦合、非线性、含纯滞后环节的特点,建立了板形板厚耦合模型,并在对其进行神经网络解耦设计的基础上提出了基于对角递归神经网络(DRNN)整定PID的板形板厚解耦控制方法,然后根据带钢冷轧情况提出神经网络解耦对不同塑性刚度参数的实际适用范围。仿真结果表明,该解耦控制系统具有比传统前馈补偿解耦PID控制效果好、响应速度快、自适应跟随能力强等优点,并且符合实际轧制要求,有效地提高了板形板厚的控制精度。
杨景明杜鹏车海军张林浩
关键词：解耦神经网络解耦对角递归神经网络板形板厚
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