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PID神经网络解耦控制注塑机料筒多段温度系统
引用本文:舒怀林 郭秀才. PID神经网络解耦控制注塑机料筒多段温度系统[J]. 可编程控制器与工厂自动化(PLC FA), 2005, 0(7): 126-128
作者姓名:舒怀林 郭秀才
作者单位:[1]广州大学信息与控制技术研究所 [2]西安科技大学电气与控制工程学院
摘    要:本文根据注塑机料筒温度控制的要求,利用PID神经网络构成多变量解耦控制系统。注塑机料筒温度是一类多变量、强耦合、大惯性控制对象,文中分析了注塑机温度控制的特点,给出了PID神经网络的结构和算法,对多段温度系统进行了实时仿真,显示了PID神经网络对注塑机料筒温度控制的良好解耦性能和自学习控制特性。

关 键 词:多变量系统 注塑机 PID神经网络 解耦控制
文章编号:1606-5123(2005)07-0126-03

PID Neural Network Decoupling Control for Temperature of Plastic Injection Machine System
Shu HuaiLin;Guo XiuCai. PID Neural Network Decoupling Control for Temperature of Plastic Injection Machine System[J]. Programmable controller & Factory Automation(PLC & FA), 2005, 0(7): 126-128
Authors:Shu HuaiLin  Guo XiuCai
Abstract:The paper shows PID neural network decoupling control system for temperature of plastic injection machine. The multivariable strong-coupled properties of the system are analyzed and the structure and the algorithm of the PID neural networks are given. The simulation results for the control of a three stage heater in a plastic injection machine are shown. It is proved that the PID neural network has perfect decouple and self-learning control performance for the multivariable temperature system.
Keywords:Multivariable system Plastic injection machine PID neural network Decouple control.
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