【摘 要】
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FDM 3D打印过程中熔料温度会影响工件精度,同时熔料温度又受热床温度、成型室温度、喷嘴温度和室温影响,为降低温度对工件精度的影响,提出了一种基于模糊RBF神经网络自适应PID的控制策略。该策略是通过神经网络自学习能力在温度控制中在线调整PID控制器的参数,结合了神经网络对非线性自适应强和普通PID控制结构简单易实现等特点,进而提高了对FDM打印过程中熔料温度的控制和整体过程的稳定性和准确性。
【基金项目】
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安徽省质量工程项目(2017jyxm0512),宿州学院科研平台开放课题项目(2019ykf26,2019ykf10,2016ykf06,2017ykf08,2019ykf31,2019ykf27)。
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FDM 3D打印过程中熔料温度会影响工件精度,同时熔料温度又受热床温度、成型室温度、喷嘴温度和室温影响,为降低温度对工件精度的影响,提出了一种基于模糊RBF神经网络自适应PID的控制策略。该策略是通过神经网络自学习能力在温度控制中在线调整PID控制器的参数,结合了神经网络对非线性自适应强和普通PID控制结构简单易实现等特点,进而提高了对FDM打印过程中熔料温度的控制和整体过程的稳定性和准确性。
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