10.19289/j.1004-227x.2020.06.008
基于大数据深度学习的涂装空调温湿度控制方法
以某涂装测试线现有的空调机组为基础,建立了一种基于大数据深度学习的涂装车间温湿度控制方法.介绍了该控制方法的系统组成、控制理论、算法实现及控制效果.经实际运行证明,此方法不仅可以满足涂装车间对温湿度控制的需求,而且能够大幅减小系统振荡,缩短系统从启动到稳定的时间,以及节约能源.与传统比例积分微分控制相比,此方法到达稳态的时间可缩短21%,稳态温度和相对湿度的误差分别为±0.5℃和±2%,效果更优.
涂装、空调、大数据、深度信念网络、温度、湿度、控制
39
TP29(自动化技术及设备)
2020-04-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
339-343