| 基于PSO-BP网络模型的模压时效炉金属温度软测量方法研究 |
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| 引用本文： | 段,凯 贺建军.基于PSO-BP网络模型的模压时效炉金属温度软测量方法研究[J].计算技术与自动化,2018(2):1-5. |
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| 作者姓名： | 段 凯 贺建军 |
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| 作者单位： | （中南大学 信息科学与工程学院，湖南 长沙 410083） |
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| 摘 要： | 铝合金产品在密闭的时效炉中进行热处理时，实时获取时效金属产品的温度成为工业生产过程中的一大难点。根据可直接检测的时效炉工作室壁温度，建立了基于BP神经网络的模压制品时效炉金属温度预测模型，该模型能够满足一般民用铝合金产品的时效温度预测要求；再通过PSO算法代替梯度向量法对BP网络模型的参数进行优化训练，仿真实验结果表明，PSO-BP网络温度预测模型的精度和泛化能力显著提高，能够满足特种铝合金产品时效处理温度预测的需要。
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| 关 键 词： | 时效炉 温度软测量 BP神经网络 粒子群算法 |
Research on Soft Sensor for Metal Temperature of Molded Aging Oven Based on PSO-BP Network Model |
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| DUAN Kai,HE Jian-jun.Research on Soft Sensor for Metal Temperature of Molded Aging Oven Based on PSO-BP Network Model[J].Computing Technology and Automation,2018(2):1-5. |
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| Authors: | DUAN Kai HE Jian-jun |
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