基于RBF神经网络的DPH-260包装机成型温度控制系统

摘要

针对DPH-260型铝塑泡罩包装机成型温度控制系统具有非线性和实滞性的特点,设计基于RBF神经网络与PID控制算法相结合的自适应温度控制系统.构建RBF三层静态前馈神经网络,利用自学习与任意精度下逼近非线性映射能力自动调整训练阶段的隐层单元数,达到最佳逼近精度,在Matlab/Simulink系统中将基于径向基神经网络的PID控制器与传统PID控制器进行建模仿真对比.结果表明:基于RBF神经网络整定的PID控制器比传统PID控制器自适应强,实现了成型温度变化下的自动调整,有效地提高了包装机成型温控系统的控制精度.