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在电热镦粗过程中，离线、在线两套网络同时运行。离线网络将神经网络与数学模型相结合，用来对样本数据进行训练、测试，存储最优的知识参数，并建立加热电流的高精度预报模型。在线网络是根据传感器实时采集的镦粗缸速度、砧子速度、镦粗压力，按照知识库中的网络知识参数预报出加热电流，较好地实现了在线跟踪控制。
关键词：综合神经网络；预报；离线；在线控制
在电热镦粗过程中，由于数学模型中采取—些简化措施、一些经验参数取值范围较宽、过程本身的复杂性以及一些未建模因素的影响，决定了它一般不能对加热电流提供高精度的预报。而神经网络具有容错性、自学习、自适应和非线性映射能力，采用神经网络和数学模型相结合的方式，建立了加热电流的高精度预报模型。由于神经网络训练费时，不利于在线实现，本文应用离线、在线两套网络同时运行。离线网络将神经网络与数学模型相结合，对样本数据进行训练、测试，存储最优的知识参数，并建立加热电流的高精度预报模型。在线网络是根据传感器实时采集的镦粗缸速度、砧子速度、镦粗压力，按照知识库中的网络知识参数预报出加热电流，较好地实现了在线跟踪控制。
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在电热镦粗过程中，由于数学模型中采取—些简化措施、一些经验参数取值范围较宽、过程本身的复杂性以及一些未建模因素的影响，决定了它一般不能对加热电流提供高精度的预报。而神经网络具有容错性、自学习、自适应和非线性映射能力，采用神经网络和数学模型相结合的方式，建立了加热电流的高精度预报模型。由于神经网络训练费时，不利于在线实现，本文应用离线、在线两套网络同时运行。离线网络将神经网络与数学模型相结合，对样本数据进行训练、测试，存储最优的知识参数，并建立加热电流的高精度预报模型。在线网络是根据传感器实时采集的镦粗缸速度、砧子速度、镦粗压力，按照知识库中的网络知识参数预报出加热电流，较好地实现了在线跟踪控制。
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