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混沌模糊神经网络算法在注塑机温度实时控制中的应用 被引量:18

Application of Fuzzy Neural Network Algorithm in the Real-time Control of Injection Molding Machine Temperature
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摘要 利用混沌映射改进模糊神经网络各层参数,通过改进的模糊神经网络算法优化注塑机温控系统的PID(Proportion Integration Differentiation)比例积分微分反馈参数,混沌算法解决注塑机由于工艺型号等的不同而产生的控制差异性,模糊神经网络算法解决传统PID控制的不足之处。搭建了MATLAB矩阵实验室(Matrix Laboratory)仿真平台,通过对比实验验证了算法的优越性,减小了系统的超调量和控制时间,使注塑机的控制效果明显得到改善。 By using chaotic map to improve parameters of fuzzy-neural network and the improved fuzzy- neural network algorithm to optimize the PID feedback parameters of temperature control system in injection molding machine, chaos algorithm solved the control differences due to the different process models of injection molding machine, and fuzzy neural network algorithm solved the shortcomings of traditional PID control. Additionally, matrix laboratory simulation platform was built. And by comparative experiments to verify the superiority of algorithm, the overshoot and control time are reduced, so the control effect of injection molding machine is significantly improved.
作者 杨达飞 黄力
出处 《塑料工业》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期64-68,共5页 China Plastics Industry
基金 广西教育厅科研课题(KY2015YB398 KY2015LX646)
关键词 混沌映射 模糊神经网络算法 注塑机温控系统 PID Chaotic Map Fuzzy Neural Network Algorithm Temperature Control System of Injection Molding Machine PID
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