基于RBF网络改进的厚度计AGC

本文是对传统的厚度计式厚度控制系统的研究，针对其数学模型的不精确问题，提出了采用RBF神经网络的改进方法。使用RBF神经网络来代替数学模型模拟轧机的输入输出关系，克服一般数学模型的因为参数变化引起误差变大的困难。针对一般RBF神经网络计算复杂，难以在硬件实现的问题，本文采用动态自适应RBF网络，相对于其他RBF型网络结构简单，适于在TDC上实现。