基于混沌PSONN-PID神经网络的热连轧活套系统自适应解耦控制（英文）.pdf

中的“基于混沌PSONN-PID神经网络的热连轧活套系统自适应解耦控制”指的是在热连轧生产过程中，利用混沌优化算法改进的粒子群优化算法（CPSO）与PID控制器结合的神经网络方法，对活套系统进行自适应解耦控制，以提高系统的性能和稳定性。 中提到的“热连轧活套系统自适应解耦控制”是针对热连轧生产线中活套环节的一种控制策略。活套系统在热连轧过程中起到保持金属带材张力稳定的关键作用，防止因速度变化导致的断带问题。自适应解耦控制是为了改善系统中的耦合效应，使得各个控制回路能够独立、高效地工作。 中的“神经网络”、“深度学习”、“机器学习”和“数据建模”都与控制系统中的模型建立和优化有关。神经网络可以模拟人脑神经元的工作方式，用于复杂系统的建模和控制；深度学习则是在神经网络基础上的进一步发展，能处理更复杂的非线性问题；机器学习则涉及到通过数据训练模型，以实现自动优化；数据建模则是通过对实际生产数据的分析，构建数学模型来描述系统行为。 【部分内容】中提到了一种新的算法——混沌粒子群优化（CPSO），它引入了混沌搜索机制来增强粒子的多样性，以及改进的粒子交互策略和变惯性权重模型来克服PSO算法早熟和易陷入局部最优的问题。这种改进的算法与PID单神经元相结合，应用于热连轧活套系统的解耦控制，能够有效解决张力耦合问题，提高系统的控制精度和响应速度。 总结来说，该研究主要探讨了如何利用混沌PSONN-PID神经网络对热连轧活套系统进行自适应解耦控制。通过混沌优化算法的改进，增强了粒子群优化算法的全局搜索能力和避免局部最优的能力，然后将优化后的算法与PID控制器和神经网络结合，用于解决活套系统中的张力耦合问题，提升了热连轧生产过程的稳定性与质量。这一方法为解决高张力耦合问题提供了一种新的、有效的解决方案。