作者：董敏,刘才,李国友,张伟 单位：中国金属学会;钢铁研究总院 出版：《钢铁》2005年第05期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFGANT2005050170 DOC编号：DOCGANT2005050179 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对板带轧机液压AGC系统在线故障诊断问题，建立了一种基于非线性自回归滑动平均模型(NARMA的递归神经网络，通过AIC定阶法确定模型阶次。运用生产实际数据，通过动态学习算法完成对网络的训练，使网络映射系统的动力学特性。该网络模型避免了故障的自学习，能够很好地实现故障检测。试验研究证明了该神经网络方法进行轧机液压AGC系统在线故障诊断的可行性和有效性。

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