摘要
本发明公开了一种高效能耗挤压速度调节系统及方法,涉及自动化控制技术领域,该系统运行时,通过实时采集挤压机设备运行状态信息,确保数据的准确性和及时性。通过对采集数据的深入特征提取和筛选,系统能够构建高精度的预测模型,并通过机器学习算法提前预测潜在的异常情况,在预测到可能的风险时,自动触发动态负载优化,智能调整挤压速度和压力,以实现生产效率和能效的最优化。此外,通过实时的PLC和伺服电机控制,确保挤压过程的稳定性和高效性,显著减少了对人工干预的依赖,降低了操作失误的风险。克服了响应滞后和依赖人工干预的不足,还提升了整体生产的稳定性、能效和安全性。
技术关键词
速度调节系统
训练预测模型
数据
挤压机设备
材料弹性模量
机器学习算法
模型更新
特征值
压力
统计特征提取
特征提取模块
能耗
伺服电机控制
时间同步
速度调节方法
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