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题名基于BP神经网络的六角编织机控制策略
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作者
付睿云
周炯
吴垠舟
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机构
上海开放大学浦东东校
复旦大学附属浦东医院
杭州萧山技师学院智能设计与制造学院
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出处
《毛纺科技》
北大核心
2025年第1期104-110,共7页
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基金
上海市浦东新区教育科学研究课题(2024D055)。
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文摘
为提高六角编织机控制系统的抗干扰能力,研究六角编织机的编织原理,提出一种BP(Back Propagation)神经网络与PID相融的编织控制策略,设计多电动机并行同步控制的方案,借助Simulink工具搭建六角编织机控制系统的仿真模型。仿真结果表明:与传统PID控制相比,BP-PID控制策略峰值时间下降0.032 s,最大超调量缩减0.272%,调整时间缩短0.524 s。并在0.5 s引入干扰,BP-PID算法显出更快的响应速度、更小的超调量和更强抗干扰能力。借助实际的六角编织机,从单电动机卡顿率、单次编织卡顿率和产品合格率3个指标验证了BP-PID控制策略有效性,提高编织物产品合格率。
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关键词
六角编织机
步进旋转式
BP神经网络
PID自整定
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Keywords
hexagonal braiding machine
step rotation
BP neural network
PID auto-tuning
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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