本文主要研究内容
作者雷莹（2019）在《吹膜机塑料薄膜张力的自适应神经网络PID控制》一文中研究指出：吹膜机张力控制精度对于塑料薄膜生产质量和生产效率至关重要。吹膜机张力控制是一个非线性、时变性、强耦合的复杂系统,传统比例积分微分(PID)控制效果并不理想。为了解决传统PID控制在塑料薄膜张力控制中的缺陷,设计了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的自适应吹膜机塑料薄膜张力控制方法。利用RBF的在线自学习和加权系数的调整能力,由神经网络RBF的在线辨识得到梯度信息,进而获得最优的PID控制参数。仿真结果表明:RBF神经网络的张力控制方法能够适应参数多变的复杂系统,塑料薄膜收卷张力更加稳定,该方法对于提升薄膜生产质量和生产效率具有重要作用。
Abstract
chui mo ji zhang li kong zhi jing du dui yu su liao bao mo sheng chan zhi liang he sheng chan xiao lv zhi guan chong yao 。chui mo ji zhang li kong zhi shi yi ge fei xian xing 、shi bian xing 、jiang ou ge de fu za ji tong ,chuan tong bi li ji fen wei fen (PID)kong zhi xiao guo bing bu li xiang 。wei le jie jue chuan tong PIDkong zhi zai su liao bao mo zhang li kong zhi zhong de que xian ,she ji le yi chong ji yu jing xiang ji han shu (RBF)shen jing wang lao de zi kuo ying chui mo ji su liao bao mo zhang li kong zhi fang fa 。li yong RBFde zai xian zi xue xi he jia quan ji shu de diao zheng neng li ,you shen jing wang lao RBFde zai xian bian shi de dao ti du xin xi ,jin er huo de zui you de PIDkong zhi can shu 。fang zhen jie guo biao ming :RBFshen jing wang lao de zhang li kong zhi fang fa neng gou kuo ying can shu duo bian de fu za ji tong ,su liao bao mo shou juan zhang li geng jia wen ding ,gai fang fa dui yu di sheng bao mo sheng chan zhi liang he sheng chan xiao lv ju you chong yao zuo yong 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自合成树脂及塑料的雷莹，发表于刊物合成树脂及塑料2019年03期论文，是一篇关于薄膜论文,张力控制论文,比例积分微分论文,神经网络论文,梯度信息论文,仿真论文,合成树脂及塑料2019年03期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自合成树脂及塑料2019年03期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：薄膜论文; 张力控制论文; 比例积分微分论文; 神经网络论文; 梯度信息论文; 仿真论文; 合成树脂及塑料2019年03期论文;