丝网印刷是目前运动鞋面生产过程中使用较为普遍的加工方式,其中烘干环节更是丝网印刷过程中重要的步骤之一。烘干机作为应用于丝网印刷烘干环节的传统设备,其内部温度控制算法的稳定性和准确性都决定了运动鞋面的生产质量与效率。目前,大量烘干机内部温度处理方式采用的仍然是传统PID控制,参数设计过程繁琐、抗干扰能力较弱、调整时间较长,存在诸多可以提升优化之处。并且倍速链式丝网印刷烘干机在工作时由于承印板的进出会导致外部环境空气与内部高温产生对流,对烘干机内部温度稳定性产生较强的干扰作用,会导致运动鞋面印刷质量下降。传统PID控制算法针对具有时变性、滞后性、干扰性的烘干机温度控制系统而言,难以达到预期控制要求。因此,本文对倍速链式丝网印刷烘干机温度控制算法展开研究,完成以下研究工作:首先,介绍了丝网印刷的工作原理和烘干技术的发展现状,针对控制算法进行详细国内外研究现状调研,分析了各类控制算法在不同控制领域中的发展与实际应用。其次,根据倍速链式丝网印刷烘干机的现场调研结果,确定了倍速链式丝网印刷的工艺流程和烘干机的工艺参数,在此基础上建立了倍速链式丝网印刷烘干机Solidworks三维模型。再依据系统辨识原理、热力学动态平衡方程、模型假设与阶跃响应实验法,推导出倍速链式丝网印刷烘干机各部分数学模型公式,通过现场实验测定数据,计算并得出数学模型中各项参数,完成倍速链式丝网印刷烘干机数学模型建立,并对烘干机进行特性分析,为后文算法仿真奠定基础。然后,基于倍速链式丝网印刷烘干机数学模型,设计两种优化算法。研究模糊控制理论,在人工整定PID参数的基础上设计模糊PID控制算法,自调整PID参数,减小承印板周期性干扰;研究多算法结合,利用RBF神经网络结构优化模糊PID控制算法,设计基于RBF神经网络的模糊PID控制器,同时设计与之对应的RBF神经网络辨识器,确定各层结构与激励函数,保证算法的可行性,提高系统的自调整能力,使烘干机温度控制同时具有模糊控制的专家表达性与神经网络的自适应性。最后,通过Matlab搭建倍速链式丝网印刷烘干机与算法的仿真模型,分别在有扰动与无扰动的情况下进行仿真分析对比。同时将两种算法植入温控器,通过实验加以验证。研究结果表明模糊RBF神经网络PID控制算法可以提高倍速链式丝网印刷烘干机温度调节能力,优化系统抗干扰能力,验证了算法的理论可行性。