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RBF神经网络PID控制在分切机中的应用
被引:3
作者
:
朱海洋
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
广东松山职业技术学院电气工程系
朱海洋
张莉
论文数:
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引用数:
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机构:
广东松山职业技术学院电气工程系
张莉
机构
:
[1]
广东松山职业技术学院电气工程系
来源
:
自动化仪表
|
2009年
/ 30卷
/ 12期
关键词
:
分切机;
张力控制;
PID算法;
Jacobian信息辨识;
RBF神经网络;
Matlab;
D O I
:
10.16086/j.cnki.issn1000-0380.2009.12.020
中图分类号
:
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要
:
BOPP生产线中的分切机是一个复杂的机电控制系统,分切机中的张力控制是影响生产质量的主要因素。分析了BOPP生产线中的分切机张力产生原因和张力控制的数学模型,针对分切机的恒张力控制,提出了一种基于RBF神经网络的改进PID控制方法。该方法通过RBF神经网络的Jacobian信息辨识,结合增量式PID算法对张力实现控制参数的自整定,并运用Matlab软件编程实现整个模型的控制仿真。仿真结果表明,改进后的控制算法比一般的PID控制具有更好的控制效果。
引用
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页码:68 / 71
页数:4
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