1、“.....杆挤出机温度变化曲线,仿真曲线如图所示。由图可以看出,传统控制下温度超调量明显,温度调节周期时间较长模糊控制效果相比传统控制效果明显增强,但同样存在超调量大稳定周期长的缺点。而模糊神经网为对应输出为输出层为对应输出为式中为权值系数。输出层控制器的个参数控制器结构为式中。仿真分析为了验证本文提出的模糊神经网络双螺杆挤浅谈双螺杆挤出机温度控制系统的设计与优化原稿温度控制方法,对于现场无法充分预估的情况,该控制方法能够根据具体情况对参数做出适当调整......”。

2、“.....将模糊控制理论神经网络控制与传统控制相结合,利用模糊控制和神周期长的缺点。而模糊神经网络控制相比前面两种控制超调量明显减小,且在干扰存在的情况下能够以较快的速度重新达到稳定状态浅谈双螺杆挤出机温度控制系统的设计与优化原稿。模糊神经网络中为模糊。摘要双螺杆挤出机温度控制系统通常存在大扰动非线性以及滞后性等特点,拥有固定参数的传统控制策略控制效果并不理想,为此提出了种基于模糊神经网络控制模糊神经网络双螺杆挤出机温度控制方法的有效性,使用仿真软件进行了仿真分析。当温控系统达到稳定状态后,将脉冲扰动信号引入到温控系统中,得到传统控制模糊控制以及模糊致传统控制方法的控制效果并不理想。模糊控制不依赖精确的数学模型,而神经网络又拥有自我学习能力......”。

3、“.....本文将者结合用于双螺杆挤出机温度控制,形成温控的复合控制。如图为复合控制器结构,为神经网络控制下,双螺杆挤出机温度变化曲线,仿真曲线如图所示。由图可以看出,传统控制下温度超调量明显,温度调节周期时间较长模糊控制效果相比传统控制效果明显增强,但同样存在超调量大稳定图双螺杆挤出机温度控制系统基本组成计算机数字量输出控制卡模拟量信号采集卡固态继电器温度采集传感器加热器挤出机机体冷却水管冷却水电磁阀机体温度设定温度温度控制算法冷却系统执行器加热大大提高产品合格率。模糊神经网络中为模糊神经网络各层的输入,则为模糊神经网络的输出,下标为神经网络的层数,输入层和输出层分别为式中为模糊子集个数。模糊化层表示为对应输出为式中......”。

4、“.....摘要双螺杆挤出机温度控制系统通常存在大扰动非线性以及滞后性等特点,拥有固定参数的传统控制策略控制效果并不理想,为此提神经网络各层的输入,则为模糊神经网络的输出,下标为神经网络的层数,输入层和输出层分别为式中为模糊子集个数。模糊化层表示为对应输出为式中,为隶属度函数的宽度为隶属度函数的中心值。模糊推理层表神经网络控制下,双螺杆挤出机温度变化曲线,仿真曲线如图所示。由图可以看出,传统控制下温度超调量明显,温度调节周期时间较长模糊控制效果相比传统控制效果明显增强,但同样存在超调量大稳定温度控制方法,对于现场无法充分预估的情况,该控制方法能够根据具体情况对参数做出适当调整......”。

5、“.....将模糊控制理论神经网络控制与传统控制相结合,利用模糊控制和神个数。模糊化层表示为对应输出为式中,为隶属度函数的宽度为隶属度函数的中心值。模糊推理层表示为对应输出为输出层为对应输出为式中为权值系数。输出层控制器的个参数控制器结构为式中浅谈双螺杆挤出机温度控制系统的设计与优化原稿度函数的宽度为隶属度函数的中心值。模糊推理层表示为对应输出为输出层为对应输出为式中为权值系数。输出层控制器的个参数控制器结构为式中温度控制方法,对于现场无法充分预估的情况,该控制方法能够根据具体情况对参数做出适当调整。首先介绍了双螺杆挤出机温度采集与控制系统组成,将模糊控制理论神经网络控制与传统控制相结合,利用模糊控制和神控制相结合......”。

6、“.....最后,将模糊神经网络控制与常规和模糊控制进行仿真对比,模糊神经网络控制对螺杆机温度控制效果更佳,采用该控制方法可以性函数。本文将者结合用于双螺杆挤出机温度控制,形成温控的复合控制。如图为复合控制器结构,为温度实际值与目标值之差,为温度偏差变化率,通过模糊神经网络可以得到传统参数变化量和出了种基于模糊神经网络控制的温度控制方法,对于现场无法充分预估的情况,该控制方法能够根据具体情况对参数做出适当调整。首先介绍了双螺杆挤出机温度采集与控制系统组成,将模糊控制理论神经网络控制与传统神经网络控制下,双螺杆挤出机温度变化曲线,仿真曲线如图所示。由图可以看出,传统控制下温度超调量明显......”。

7、“.....但同样存在超调量大稳定经网络对参数实现在线实时调整。最后,将模糊神经网络控制与常规和模糊控制进行仿真对比,模糊神经网络控制对螺杆机温度控制效果更佳,采用该控制方法可以大大提高产品合格率浅谈双螺杆挤出。摘要双螺杆挤出机温度控制系统通常存在大扰动非线性以及滞后性等特点,拥有固定参数的传统控制策略控制效果并不理想,为此提出了种基于模糊神经网络控制热系统执行器温度传感器图温度闭环控制系统原理模糊神经网络控制挤出机温度控制系统是个非线性时变性的复杂系统,数学模型的建立较为困难,目前的挤出机温度控制通常采用控制,由于该控制方法参数固定不变,导由输入量和模糊化子集数目可以得到模糊化层以及模糊推理层中神经元个数......”。

8、“.....则为模糊神经网络的输出,下标为神经网络的层数,输入层和输出层分别为式中为模糊子集浅谈双螺杆挤出机温度控制系统的设计与优化原稿温度控制方法,对于现场无法充分预估的情况,该控制方法能够根据具体情况对参数做出适当调整。首先介绍了双螺杆挤出机温度采集与控制系统组成,将模糊控制理论神经网络控制与传统控制相结合,利用模糊控制和神数学模型的建立较为困难,目前的挤出机温度控制通常采用控制,由于该控制方法参数固定不变,导致传统控制方法的控制效果并不理想。模糊控制不依赖精确的数学模型,而神经网络又拥有自我学习能力,能够逼近非线。摘要双螺杆挤出机温度控制系统通常存在大扰动非线性以及滞后性等特点,拥有固定参数的传统控制策略控制效果并不理想......”。

9、“.....且在干扰存在的情况下能够以较快的速度重新达到稳定状态。图双螺杆挤出机温度控制系统基本组成计算机数字量输出控制卡模拟量信号采集卡固态继电器温度采集传感器加热出机温度控制方法的有效性,使用仿真软件进行了仿真分析。当温控系统达到稳定状态后,将脉冲扰动信号引入到温控系统中,得到传统控制模糊控制以及模糊神经网络控制下,双螺神经网络各层的输入,则为模糊神经网络的输出,下标为神经网络的层数,输入层和输出层分别为式中为模糊子集个数。模糊化层表示为对应输出为式中,为隶属度函数的宽度为隶属度函数的中心值。模糊推理层表神经网络控制下,双螺杆挤出机温度变化曲线,仿真曲线如图所示。由图可以看出......”。