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作 者:王紫薇[1] 孙丽萍[1] 王清文[1] 王海刚[1]
机构地区:[1]东北林业大学,哈尔滨150040
出 处:《木材加工机械》2016年第2期21-24,共4页Wood Processing Machinery
基 金:国家十二五科技支撑计划课题"木塑复合材料挤出制造关键技术研究与示范"(2012BAD32B04)
摘 要:针对木塑复合材料挤出过程中挤出温度采用传统PID控制的不足,设计研究了木塑挤出机温度的BP神经网络PID控制系统。针对挤出温度控制过程中的高非线性和分段温度的特点,提出BP神经网络PID控制算法以改善温度系统性能,实现对温度模型的高效控制。木塑挤出机温度的传统PID控制与木塑挤出机温度的BP神经网络PID控制进行仿真对比,结果表明木塑挤出机温度的BP神经网络PID控制在系统升温的速度、超调量、调节时间、抗干扰能力方面具有明显优势,在控制精度方面更符合木塑挤出机温度控制要求。For wood plastic composite extrusion temperature by traditional PID control in the process of extrusion, designing the PID control system based on BP neural network about the wood plastic extruder temperature. For the charactors of high nonlinear and segmented temperature in the control process of extrusion temperature, the BP neural network PID control algorithm is proposed to improve the performance of the temperature system, and to realize the high efficiency control of the temperature model. Compared with the simulation results of PID control based on BP neural network and traditional PID control, Results show that the wood plastic extruding machine temperature of PID control based on BP neural network has obvious advantages in heating system of speed, overshoot, adjusting time and antiinterference ability, which is more conform to the requirements of the wood plastic extruder temperature control on the control precision.
关 键 词:木塑复合材料 BP神经网络PID控制 挤出温度
分 类 号:TS653[轻工技术与工程] TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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