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构造了一种新的适合于轧机扭振状态辨识的混合递阶遗传算法优化小波神经网络模型,实际轧钢现场测试数据输入构造的混合递阶遗传小波神经网络扭振状态识别模型,对网络模型进行训练,从而实现现代高速轧制条件下轧机主传动系统不同工况条件下的扭振状态的学习和自适应判断,结果验证了该辨识模型的可靠性.
基于小波神经网络的轧机接轴扭振状态识别研究
【摘 要】
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构造了一种新的适合于轧机扭振状态辨识的混合递阶遗传算法优化小波神经网络模型,实际轧钢现场测试数据输入构造的混合递阶遗传小波神经网络扭振状态识别模型,对网络模型进行
【机 构】
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燕山大学电气工程学院
【出 处】
：
仪器仪表学报
【发表日期】
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2006年z2期
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