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注塑成型过程中注射速度控制方法的研究

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摘要

第1章 绪论

1.1 课题背景及意义

1.2 注塑成型过程中注射速度控制的研究现状

1.3 非线性系统及其解耦控制的研究

1.3.1 非线性系统控制的发展

1.3.2 反馈线性化方法

1.3.3 智能控制在非线性控制中的应用

1.4 本文的研究内容

第2章 注塑机及注射速度介绍

2.1 注塑机的发展历程及技术现状

2.2 注塑机的结构组成及工作过程

2.2.1 注塑机的结构组成

2.2.2 注塑机的工作过程

2.3 注射速度特性及最优注射速度曲线

2.3.1 注射速度特性

2.3.2 最优注射速度曲线的设定

2.4 本章小结

第3章 基于神经网络逆系统的控制方法

3.1 神经网络基础知识

3.1.1 神经网络的产生、发展及基本功能

3.1.2 BP神经网络

3.1.3 RBF神经网络

3.2 逆系统的理论基础

3.2.1 逆系统的基本概念

3.2.2 单输入单输出系统的逆系统

3.2.3 伪线性复合系统

3.3 神经网络逆系统的提出及结构

3.3.1 神经网络逆系统的提出

3.3.2 神经网络逆系统的结构

3.4 神经风络逆系统的训练

3.5 基于神经网络逆系统的控制方法

3.5.1 伪线性系统的动态特性分析

3.5.2 神经网络逆复合控制器

3.6 本章小结

第4章 基于神经网络逆系统的注射速度控制

4.1 注塑机的注射速度模型

4.2 注射速度系统可逆性的分析

4.3 注射速度逆系统的构造

4.4 基于神经网络逆系统的注射速度控制

4.4.1 基于BP神经网络和基于RBF神经网络逆控制

4.4.2 基于RBF神经网络逆复合控制系统的性能检验

4.5 本章小结

第5章 结束语

参考文献

附录

致谢

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摘要

注塑成型是典型的间歇性生产过程,由于能源短缺和塑料制品的优良特性,注塑成型获得了越来越多的重视。注塑成型过程是由注射、保压、冷却塑化等阶段组成的,其中注射阶段是决定制品质量的最重要的阶段,而注射速度是注射阶段的关键控制量,所以如何有效控制注射速度成为一个不容忽视的问题。本文以注塑成型过程为研究背景,对注射速度的控制方法展开了深入的研究。
  论文首先介绍了注塑机及注射速度的相关知识,分析了注塑成型过程中注射速度的非线性时变的动态特性。
  其次,基于神经网络和逆系统的一些基础知识,详细阐述了非解析实现形式的逆系统——神经网络逆系统,对神经网络逆系统的提出缘由、结构、训练方法和控制方法等相关知识进行了深入的探讨。
  最后,论文在上述理论基础上将神经网络逆控制方法应用于注射速度的控制。在给出注射速度数学模型的前提下对其可逆性进行了分析,验证了注射速度系统是可逆的。分别利用BP神经网络和RBF神经网络构造了注射速度的逆系统,从而实现注射速度的开环控制。在此基础之上,进一步设计了附加控制器和神经网络逆系统组成的神经网络逆复合控制器,对注射速度进行了闭环控制,并通过仿真分析验证了方法的有效性。同时,论文还对基于BP神经网络和RBF神经网络的神经网络逆复合控制系统的控制效果进行了对比。仿真结果表明,基于RBF神经网络的逆复合控制系统的控制效果更好。另外,论文还对基于RBF神经网络的逆复合控制系统进行了检验,验证了系统具有良好的抗干扰性能。

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