【摘 要】
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双向拉伸技术是化工行业深加工的一种常用方法,厚度是产品质量的一个重要参数.鉴于目前的工艺水平和理论研究水平沿不能对双向拉伸薄膜生产过程作透彻描述,不能建立精确厚度
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双向拉伸技术是化工行业深加工的一种常用方法,厚度是产品质量的一个重要参数.鉴于目前的工艺水平和理论研究水平沿不能对双向拉伸薄膜生产过程作透彻描述,不能建立精确厚度控制数字模型.该文研究的是神经网络的辨识与控制BOPP双向拉伸厚度系统中的应用,采用Elman网络对双向拉伸厚度系统输入量-温度及输出量-厚度偏差进行辨识,并根据辨识的结果,建立非线性被控对象的模型,预报被控对象未来的输出y(k+i)i>0,非线性优势器实现优化算法,使二次型性能指标极小,以得到相应的控制量u(k).
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