旋转型饮品灌装机智能自校正控制
为了提高液体灌装机灌装精度,提高灌装效率,以补灌工艺为研究对象,提出一种基于RBF神经网络PID的液体灌装自校正控制方法.介绍灌装机的基本结构、工艺流程以及自动补灌基本原理.基于RBF神经网络PID设计一种二次补灌控制器,阐述神经网络结构和学习算法,可实现PID控制器比例、积分、微分系数的实时调整,用于提高补灌电机的运动精度.通过仿真可知,该算法相比于传统PID控制超调量更小,系统能以较快速度实现精确灌装,灌装精度明显高于单纯PID控制.
灌装机、RBF神经网络、PID、仿真
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2020-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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