基于神经网络的注塑机料筒温度解耦控制策略研究  

The Study of Temperature Control Strategy for Plastic Injection Machine Based on Neural Network

作　　者：李明辉 李正琦[2] 

机构地区：[1]浙江温州轻工研究院,浙江温州325000 [2]陕西科技大学后勤集团,西安710021

出　　处：《陶瓷》2012年第7期17-19,共3页Ceramics

基　　金：温州市科技项目(项目编号:H20100044)

摘　　要：针对注塑机料筒温度的耦合性、非线性、时变性等特点,提出了基于神经网络的静态解耦和神经元自适应PSD相结合的控制算法,在实现料筒温度解耦的基础上对温度进行自适应控制。对该控制算法进行了仿真研究,结果表明,该控制算法能够较好地实现料筒温度控制,对提高料筒温度控制的快速性、准确性具有一定的参考价值。Aimed at the coupling, nonlinear and time--varying of injection molding machine barrel temperature, proposed a egy based on neural network static decoupling and neurons adaptive PSD. Which can realize temperature decoupling and trol. The simulation results show that this control strategy can improve control performance greatly.

关 键 词：料筒温度 静态解耦 PSD 自适应控制 

分 类 号：TQ320[化学工程—合成树脂塑料工业]