摘要
本发明涉及张力控制技术领域,具体为一种基于前馈补偿的张力控制方法及系统,包括以下步骤:基于收卷、放卷的速度、加速度及电机负荷,构建一个包含输入层、隐含层及输出层的神经网络模型,通过将数据进行标准化处理,输入预设的初始网络权重与偏置,并利用处理后的数据逐步训练神经网络模型,持续更新网络层中节点的权重调整过程,生成动态补偿信号。本发明中,通过利用神经网络模型,对收卷、放卷的速度、加速度及电机负荷进行实时计算和动态补偿,从而解决了传统PID算法在处理复杂工况时的响应滞后问题。对各项参数进行标准化处理并根据实时反馈数据进行优化,使得控制信号更加精准,显著提高了对张力变化的实时响应能力。
技术关键词
加速度
训练神经网络模型
参数
负荷
伺服电机控制模块
生成神经网络模型
动态
模型误差
信号
实时数据
频率
识别偏差
PID算法
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