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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
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, 0(2): 1-5
作者姓名:段 凯 贺建军
作者单位:(中南大学 信息科学与工程学院,湖南 长沙 410083)
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。

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
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, 0(2): 1-5
Authors:DUAN Kai  HE Jian-jun
Abstract:
Keywords:
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