Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "cold rolling mill thickness control" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Cold rolling mill thickness control using the cascade-correlation neural network
Autorzy:
Frayman, Y.
Wang, L.
Wan, C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/206844.pdf
Data publikacji:
2002
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
konstrukcja dynamicznej sieci neuronowej
sieć neuronowa kaskadowo-korelacyjna
sterowanie grubością walcowni zimnej
cascade-correlation neural network
cold rolling mill thickness control
direct MRAC
dynamic neural network construction
Opis:
The improvements in thickness accuracy of a steel strip produced by a tandem cold-rolling mill are of substantial interest to the steel industry. In this paper, we designed a direct model-reference adaptive control (MRAC) scheme that exploits the natural level of excitation existing in the closed-loop with a dynamically constructed cascade-correlation neural network (CCNN) as a controller for cold rolling mill thickness control. Simulation results show that the combination of a such a direct MRAC scheme and the dynamically constructed CCNN significantly improves the thickness accuracy in the presence of disturbances and noise in comparison with to the conventional PID controllers.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2002, 31, 2; 327-342
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies