[发明专利]一种应用于锥型双螺杆挤出机的神经网络自适应控制算法

说明书

技术领域

本发明涉及工业控制领域中挤出机械温度控制过程中应用功能研究，提供针对锥型双螺杆挤出机械载荷变化的神经网络自适应控制算法。在借鉴传统锥型双螺杆挤出机械温度控制方法，针对锥型双螺杆挤出机负荷变化引起的温度波动，引进神经网络自适应控制的算法和实现方式，将传统PID控制和神经网络控制结合在一起，用于温度控制系统中，根据系统的运行状态，调节PID控制器的参数，以期达到性能指标的最优化。输出层神经元的输出状态对应于PID控制器的三个可调参数比例参数K_P，积分参数K_I，微分参数K_D，通过神经网络的自身学习、加权系数调整，从而使其稳定状态对应于某种最优控制律下的PID控制器参数。使整个锥型双螺杆挤出机械温度控制达到工作温度的要求，从而减少锥型双螺杆挤出机械载荷变化引起的废品率，提高锥型双螺杆挤出机械的工作效率和产品质量。

背景技术

挤出机按其螺杆数量可以分为单螺杆、双螺杆和多螺杆挤出机。近些年来国外双螺杆挤出机已经有很大的发展，各种形式的双螺杆挤出机已系列化和商品化，生产的厂商也较多，两根轴线相对位置，有平行和锥型之分；锥型双螺杆挤出机如图1所示，由于喂料特性好，适用于粉料加工，且比单螺杆挤出机有更好的混炼、排气、反应和自洁功能，特点是加工热稳定性差的塑料和共混料时更显示出其优越性。锥型双螺杆挤出机螺杆运动示意如图2所示，由于具有由摩擦产生的热量较少、物料所受到的剪切比较均匀、螺杆的输送能力较大、挤出量比较稳定、物料在机筒内停留长，混合均匀。锥形双螺杆挤出机具有强制挤出、高质量、适应性广、寿命长、剪切速率小、混炼塑化性能好、粉料直接成型等特点。

在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。PID控制器问世至今已有近70年历史，它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。PID调节器是一种线性调节器，它将给定值r(t)与实际输出值c(t)的偏差的比例(P)、积分(I)、微分(D)通过线性组合构成控制量，对控制对象进行控制，PID控制系统原理框图如图3所示。从锥形双螺杆挤出机发展来看，尽管近年来锥形双螺杆挤出机已较为完善，但随着高分子材料和塑料制品不断的发展，锥形双螺杆挤出机向着高速、高效、专用化方向发展。传统PID温度控制在锥型双螺杆挤出机械载荷变化的情况下的会造成温度波动引起的废品率升高，降低锥型双螺杆挤出机械的工作效率和产品质量。

神经网络是一种信息处理系统，神经网络具有分布式存储、并行处理、高容错能力以及良好的自学习、自适应、联想等特点。神经网络各层直接的连接权值具有一定的可调性，网络可以通过训练和学习来确定网络的权值，呈现出很强的对环境的自适应和对外界事物的自学习能力。引进神经网络自适应控制的算法和实现方式，将传统PID控制和神经网络控制结合在一起，用于锥型双螺杆挤出机械温度控制系统.

发明内容

本发明的目的解决针对锥型双螺杆挤出机械载荷变化的温度波动，提供一种应用于锥型双螺杆挤出机的神经网络自适应控制算法，在借鉴传统锥型双螺杆挤出机械温度控制方法，针对锥型双螺杆挤出机负荷变化引起的温度波动，引进神经网络自适应控制的算法和实现方式，将传统PID控制和神经网络控制结合在一起，用于温度控制系统中，根据系统的运行状态，调节PID控制器的参数，以期达到性能指标的最优化。PID调节器是一种线性调节器，它将给定值r(t)与实际输出值c(t)的偏差的比例(P)、积分(I)、微分(D)通过线性组合构成控制量，对控制对象进行控制

PID调节器的微分方程