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基于神经网络模糊推理的PVC片材压延厚度控制
  • ISSN号:1001-9456
  • 期刊名称:塑料
  • 时间:0
  • 页码:94-96
  • 语言:中文
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]华南理工大学聚合物新型成型装备国家工程研究中心,广东广州510640, [2]华南理工大学聚合物成型加工工程教育部重点实验室,广东广州510640
  • 相关基金:国家自然科学基金(10472034,10590351).
  • 相关项目:聚合物加工成型中传递过程及结构形态研究
中文摘要:

针对PVC片材压延过程是一个复杂的非线性过程、难以建立精确数学模型的特点,提出了厚度自动控制神经网络模糊智能方法,设计了输入为“编码”的神经网络模糊控制器。通过仿真证明了神经网络模糊控制的可行性,其控制精度优于常规方法。

英文摘要:

Because PVC sheet calendering was a complex nonlinear process, it was difficult to establish a precise mathematical model on thickness control. Therefore, a neural network fuzzy intelligent method to automatically control the thickness was proposed and a neural network fuzzy controller with coding-in was devised. The simulation proved that the neural network fuzzy control system was feasible and the control precision was better than that of conventional methods.

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期刊信息
  • 《塑料》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:北京隆达轻工控股有限责任公司
  • 主办单位:北京市塑料研究所
  • 主编:杨明锦
  • 地址:北京西城区旧鼓楼大街47号
  • 邮编:100009
  • 邮箱:plastics@163bj.com
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  • 国际标准刊号:ISSN:1001-9456
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2205/TQ
  • 邮发代号:82-268
  • 获奖情况:
  • 科技论文统计源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:9561