摘要：在分析液压AGC的组成元件及其动态特性的基础上,利用神经网络具有逼近任何非线性函数且具有自学习和自适应的能力,建立基于时间序列的前馈动态模型辨识结构,应用扩展BP算法对轧机液压AGC力控制系统进行非线性预测,将预测结果应用最小二乘辨识方法进行线性系统的特征参数辨识,仿真及实测结果表明此方法行之有效,为轧机液压AGC的辨识提供了新途径.

关键词：液压agc 神经网络 自适应辨识 自学习 bp算法 

单位：燕山大学机械工程学院; 秦皇岛; 066004