| 快速模具低压灌注过程的智能控制 |
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| 引用本文： | 冯小军,李爱平,马淑梅.快速模具低压灌注过程的智能控制[J].同济大学学报(自然科学版),2007,35(12):1680-1684. |
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| 作者姓名： | 冯小军 李爱平 马淑梅 |
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| 作者单位： | 1. 同济大学,机械工程学院,上海,200092;深圳职业技术学院,广东,深圳,518055
2. 同济大学,机械工程学院,上海,200092 |
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| 摘 要： | 为控制生产过程按照期望的工艺进行，根据低压灌注过程的工艺特点，设计了具有在线辨识功能的基于多层前馈（BP）神经网络整定的比例-积分-微分（PID）智能控制系统，并进行了实例仿真．采用积分分离控制进一步改善了系统的响应性能．仿真结果表明，控制系统稳定，控制方案可行，系统对典型信号和给定规则具有良好动态响应性能，并具有良好抗干扰能力．
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| 关 键 词： | 快速模具 低压灌注 系统辨识 神经网络控制 比例-积分-微分(PID) |
| 文章编号： | 0253-374X(2007)12-1680-05 |
| 修稿时间： | 2006年3月14日 |
Neural Network Control on Low-Pressure Injection System of Rapid Tooling |
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| FENG Xiaojun,LI Aiping,MA Shumei.Neural Network Control on Low-Pressure Injection System of Rapid Tooling[J].Journal of Tongji University(Natural Science),2007,35(12):1680-1684. |
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| Authors: | FENG Xiaojun LI Aiping MA Shumei |
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| Abstract: | A back propagation(BP) neural net proportion-integral-differential(PID) controller based on online identification was designed according to the characteristics of the process.In addition,an integral-dividing strategy was applied for a better response.The computer simulation shows that the system is stable and reliable,and the solution is feasible.The system is of a good dynamic response to the step and sine signals,and also of a good anti-jamming ability. |
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| Keywords: | rapid tooling low-pressure injection system identification neural network control proportion-integral-differential(PID) |
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