摘要
本发明涉及射胶控制技术领域,尤指一种基于多组PID的射胶控制方法。包括以下步骤:通过传感器实时采集射胶速度、射胶压力和料筒温度;利用T‑S模糊神经网络算法识别关键特征点和动态变化,生成实时控制参数;基于实时控制参数设定每组PID控制器的比例增益、积分时间和微分时间;实时计算设定值与当前测量值的误差,进行比例、积分和微分运算,生成最终控制输出值;各组PID控制器协同工作,通过自适应网络实现动态协调;利用人工智能算法实时分析射胶数据,识别并处理异常情况。本发明通过优化控制参数和实时异常处理,有效减少了次品率和生产损耗,从而提高了射胶控制过程的稳定性、精确性和安全性。
技术关键词
模糊神经网络模型
PID控制器
工作参数数据
关键特征点
模糊神经网络算法
人工智能算法
模糊隶属函数
注塑机射胶
神经网络结构
模糊规则库
强化学习算法
梯度下降算法
误差
隶属度函数
传感器
压力
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