【摘 要】
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针对细纱在电锭细纱机上卷绕过程中易出现断头的问题,在不升级电锭细纱机设备的前提下,提出一种改进的神经网络在线实时整定锭子转速PID控制算法。对于神经网络的缺陷,引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,使电锭细纱机锭子运行过程中转速和转矩波动更小,更好地应对某处纱线张力波动较大的扰动响应。通过搭建实验平台,验证了锭子无刷直流电机优化后的算法相较于经典PID算法,转速波动降低了2.08%,转矩波动降低了8.3%,从而减少了细纱卷绕过程中断头的产生。该方法可应用在细
【基金项目】
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陕西省科技厅工业领域一般项目(2019GY-109),西安市科技局科技计划项目(201805030YD8CG14(1)),西安工程大学柯桥纺织产业创新研究院项目(19KQYB02)。
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针对细纱在电锭细纱机上卷绕过程中易出现断头的问题,在不升级电锭细纱机设备的前提下,提出一种改进的神经网络在线实时整定锭子转速PID控制算法。对于神经网络的缺陷,引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,使电锭细纱机锭子运行过程中转速和转矩波动更小,更好地应对某处纱线张力波动较大的扰动响应。通过搭建实验平台,验证了锭子无刷直流电机优化后的算法相较于经典PID算法,转速波动降低了2.08%,转矩波动降低了8.3%,从而减少了细纱卷绕过程中断头的产生。该方法可应用在细
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