[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在审
| 申请号： | 201210454953.6 | 申请日： | 2012-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN103105777A | 公开（公告）日： | 2013-05-15 |
| 发明（设计）人： | 王国林;吴明清 | 申请（专利权）人： | 山东交通职业学院 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 261206*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供一种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KP，积分参数KI，微分参数KD，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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 应用于 双螺杆挤出机 神经网络 自适应 控制 算法 | ||
【主权项】：
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，其特征在于，该方法包括：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KP，积分参数KI，微分参数KD，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。
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