基于BP神经网络与有限元原理的板形预测控制研究.pdf下载

weixin_39820780 2021-10-07 11:05:43

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基于BP神经网络与有限元原理的板形预测控制研究.pdf

基于BP神经网络与有限元原理的板形预测控制研究 (2).pdf

htmltable {th, td {th {pre {简介：本项目聚焦于工业制造中的关键参数预测问题，采用模拟退火遗传算法联合优化BP神经网络，实现对钢带厚度的高精度预测。BP神经网络用于建立输入变量与厚度间的非线性映射关系，而模拟退火与遗传算法则协同优化网络权重与结构，避免陷入局部最优，提升模型泛化能力。

《智能控制导论》读书报告常规控制的智能化学生：xxx学号：xxxx指导教师：xxx专业：控制工程 xx大学自动化学院

现代控制理论面临的一个重要挑战是设计既能保证系统稳定，又能实现特定输出跟踪或抑制的控制系统。输出调节问题，即设计控制器使得系统的输出能够渐近跟踪参考信号或抑制扰动信号，成为了一个重要的研究方向。特别地，在实际工程应用中，模型的不确定性是不可避免的，因此鲁棒输出调节，即控制器能够保证在一定范围内的模型不确定性下依然能够实现输出调节目标，具有极高的价值。本文将围绕边界控制系统的近似鲁棒输出调节问题展开探讨，分析其理论基础、方法和挑战，并展望未来的研究方向。边界控制系统的特性与挑战。

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