基于ADRC的改进自学习薄膜厚度控制模型

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针对双向拉伸薄膜厚度控制系统中,经典的PID和自抗扰控制器难以达到理想的控制效果的问题,采用Smith预估法对双向拉伸薄膜厚度控制系统建立离散化模型。结合BP自学习算法,提出了一种快速自学习的改进ADRC控制算法,采用附加动量项和自适应学习率方法,实时调整ADRC系统非线性组合部分,找到最佳控制参数,并实现参数的自整定,进而将改进算法应用到双向拉伸薄膜厚度控制模型中。仿真结果说明,上述算法具有响应速度快和自适应能力强等优点,可有效提高双向拉伸薄膜厚度控制系统的控制性能。
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