【摘 要】
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分析了注塑机的机械结构以及工作原理,利用基于神经网络的自学习、自适应能力,将传统比例积分微分(PID)控制与神经网络结合,采用梯度下降法实时调整PID的三个参数,从而实现了
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分析了注塑机的机械结构以及工作原理,利用基于神经网络的自学习、自适应能力,将传统比例积分微分(PID)控制与神经网络结合,采用梯度下降法实时调整PID的三个参数,从而实现了注塑机温度的自适应控制,提高了注塑机料筒多段温度控制精度以及稳定性,进而提升塑料制品质量。通过仿真可知,与传统PID控制相比,该控制策略的超调量更小,抗干扰能力更强,温度控制精度更高,系统能以较快速度实现对各料筒温度的控制。
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