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摘要
冷连轧过程中的厚度与张力系统具有多变量、强耦合和不确定的特点。为降低两者的耦合影响，提高系统响应速度和抗干扰能力，提出基于BP神经网络逆系统解耦原理的PID控制策略。考虑轧制力相对于张应力的变化系数，建立厚度与张力系统的动态耦合模型，并应用Interactor算法证明此模型的可逆性。应用BP神经网络逆系统解耦原理实现对厚度与张力系统的解耦，减弱厚度与张力的耦合影响。针对粒子群优化算法极易陷入局部最优的问题，提出一种粒子群优化算法与细菌觅食算法相结合的优化算法对PID进行参数整定。结果表明：与准对角递归神经网络多变量PID解耦方法相比，所提方法的解耦程度、模型抗干扰能力以及系统响应速度都有很大提高。
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