一种基于神经网络的内模控制方法及其应用

根据具有非线性、强耦合、不确定性过程的控制需要，提出了一种基于神经网络的内模控制方法.该方法充分利用神经网络的自学习及非线性逼近能力，建立非线性、强耦合、不确定性过程的动态模型及逆模型。采用这种方法对冷轧过程中带材全局板形进行仿真实验控制"取得了理想的控制效果.