典型文献
基于深度神经网络的注塑过程预测控制
文献摘要：
注塑机作为现代工业中重要的塑料件生产与制造设备,其智能化发展一直备受业界关注.伴随着航空航天、电力电子、汽车制造等行业的发展,如何实现对注塑件的高精度、高效率、绿色节能化生产,是目前注塑机的重要研制方向.本文针对注塑成型过程中采用传统模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)难以保证跟踪控制实时性的问题,提出一种结合深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)学习的注塑过程预测控制方法.在注塑机注射过程动力学模型基础上,创建带约束条件的模型预测控制器,对控制器运行数据进行采集并用以训练深度神经网络,实现了基于深度神经网络控制的注射速度的跟踪预测控制.仿真实验结果表明,采用本文所提出的学习预测控制策略能够有效避免注塑过程中因模型预测控制所产生的复杂计算,并满足工业实时性要求,具有应用前景.
文献关键词：
深度神经网络;模型预测控制;注塑成型;最优控制
中图分类号：
作者姓名：
黎耀东;任志刚;吴宗泽
作者机构：
广东工业大学 自动化学院,广东 广州 510006
文献出处：
引用格式：
[1]黎耀东;任志刚;吴宗泽-.基于深度神经网络的注塑过程预测控制)[J].广东工业大学学报,2022(05):120-126,136
A类：
B类：
深度神经网络,注塑过程,注塑机,现代工业,塑料件,制造设备,智能化发展,受业,航空航天,电力电子,汽车制造,注塑件,绿色节能,节能化,注塑成型,传统模型,Model,Predictive,Control,MPC,跟踪控制,Deep,Neural,Network,DNN,模型预测控制器,运行数据,神经网络控制,注射速度,最优控制
AB值：
0.29671
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