摘要
本申请涉及注塑机温度控制技术领域,其具体地公开了一种应用于注塑机的温度实时控制方法,其使用PID控制器进行注塑成型过程中的温度控制。首先,设定目标温度值,并使用自动调谐算法确定实时温度PID控制器的初步PI D参数,接着,利用基于深度学习的人工智能技术对注塑成型过程中的实时温度数据进行时序分析,以揭示当前PID参数对于温度控制的有效性,从而基于温度的时序变化模式进行初步PID参数的自适应优化,以此来提高温度控制的精确度和响应速度。本申请可以快速响应温度变化,实现更高效、更稳定的温度管理,从而减少超调和振荡现象,确保注塑成型过程的温度控制更加稳定和精确。
技术关键词
时序
PID控制器
信号
拓扑特征
编码
注塑机
拓扑结构特征
参数
队列
Softmax函数
卷积神经网络模型
温度控制技术
因子
LSTM模型
矩阵
振荡现象
人工智能技术
温度传感器
解码器
有效性
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数据存储方法
分布式数据库
存储结构
缓存技术
故障报警信息
双向特征金字塔
动作检测模型
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多尺度特征
动作特征
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参数补偿方法
刀具磨损量
时序特征
多模态深度神经网络