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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开的滚弯机变曲率弯弧控制方法，具体步骤如下：数据采集和预处理；初始化网络结构，根据学习样本数据确定反向传播神经网络的输入层、隐含层、输出层节点个数等参数；根据设定的编码规则将反向传播神经网络的权值和阈值编码成种群中的个体，按照设定的种群规模和初始方法初始化种群；GA‑PSO迭代运算；反向传播神经网络参数初始化；反向传播神经网络训练；控制模型应用。本发明滚弯机变曲率弯弧控制方法通过结合遗传算法、反向传播神经网络和粒子群优化算法，实现了对滚弯机变曲率弯弧转矩的精确控制。
主权项：1.滚弯机变曲率弯弧控制方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1，采集滚弯机的工作数据并对数据进行预处理；步骤2，根据步骤1中预处理后的数据确定反向传播神经网络的输入层节点、隐含层节点和输出层节点的个数；步骤3，根据实数编码规则将反向传播神经网络的权值和阈值编码成种群中的个体，按照设定的种群规模和随机初始化法初始化种群；步骤4，对步骤3得到的种群按照GA-PSO算法规则进行迭代运算，得到全局最优个体；步骤5，将步骤4得到的全局最优个体进行解码，还原反向传播神经网络结构信息，并代入反向传播神经网络中，得到反向传播神经网络的初始权值和阈值；步骤6，按照预先设定的梯度下降的监督学习方式和误差逆传播学习算法，对反向传播神经网络进行反复学习训练，得到优化后的反向传播神经网络；步骤7，将步骤6中优化后的反向传播神经网络模型应用于实际控制系统中，对滚弯型材变曲率弯弧精确控制；所述步骤1中预处理具体为：通过采集滚弯机某一时间段的工作数据作为训练样本，训练样本包括转矩To、滚轮压力Pr、滚轮位置Pot、进给速度V和材料温度Te，根据t1时间段滚弯机的转矩值和滚轮位置Pott1，预测t2时间段滚弯机的转矩值和滚轮位置Pott2，其中，t1和t2的时间长度相等；预处理最终得到输入向量PTot1，Prt1，Pott1，Vt1，Tet1和输出向量TPott2。
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