基于BP神经网络的张力控制系统

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在印刷包装行业中,凹版印刷以其墨层厚实、色彩鲜艳、耐印力高等许多优点广泛应用于各种印刷领域。生产过程中实现对承印物张力的高精度控制是保证产品质量的关键技术之一。本文以凹版印刷机为对象,对印刷机械中纸料的张力控制技术进行了深入与系统的研究。论文设计了一套以放卷辊、力矩电机、直流电机和牵引辊为执行机构,测压张力传感器为检测机构,GE90系列PLC为控制器的分布式张力控制系统。在GENIUS网络的基础上,该系统采用WinCC开发监控软件,通过OPC技术实现WinCe与PLC之间的通信,具有较强的兼容性和互操作性。论文根据胡克定律和力矩平衡原理,建立了放卷辊、力矩电机、直流电机、测压张力传感器和牵引辊等对象的数学模型,并在此基础上分析推导出凹版印刷机生产线系统的数学模型。针对凹版印刷机张力非线性、时变性和多输入多输出的特点,分别对放卷段和凹印段提出了基于BP神经网络的张力控制方法,并进行仿真分析。仿真结果表明,基于BP神经网络的凹版印刷机张力控制克服了传统PID控制的缺陷,能够保证印刷过程中对纸料张力的稳定控制,充分验证了基于BP神经网络张力控制系统的可行性。
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