基于滑模变结构的凸版印刷机无轴传动控制系统设计

目的解决凸版印刷机系统中精确同步控制与稳定性问题,设计一种基于滑模变结构控制方法的无轴传动印刷控制系统。方法通过分析传统凸版轮转印刷系统的控制原理,建立无轴传动的凸版多组印刷单元系统的控制模型,确保印刷过程中驱动电机能够实现精确的位置和速度同步,以维持印刷作业的协调性和一致性。此外,提出了滑模变结构控制算法。搭建了以永磁同步电机为执行机构的无轴传动控制仿真系统,并开发了以S7-1200为控制核心的硬件系统,使用博途软件设计PLC的控制程序。结果采用滑模变结构控制的凸版印刷机无轴传动控制系统展现出较高的准确性和稳定性,能够稳定可靠地实现印刷过程中的无轴传动控制。结论以凸版轮转印刷机为出发点,将滑模变结构控制引入凸版印刷机的无轴传动控制系统中,并将其离散化处理后运用于PLC控制系统,提高了凸版印刷的效率,并对智能控制算法在印刷控制中的运用进行了有效探索。

人工神经网络在径流预测中的应用:以黄河流域兰州水文站为例

径流预测对于水力发电、水库调度、洪水预报等领域至关重要,因此建立一种高效、高精度的模型是领域研究重点。针对径流非线性函数特征,本文提出一种基于PCA降维输入变量和遗传算法优化初始参数的BP神经网络模型。首先运用PCA主成分分析,对输入变量降维处理,在保证最大程度反应变量特征的情况下,提升网络速度,达到高效目标。其次运用遗传算法,以预测值和真实值误差的绝对值为适应度函数,优化网络初始权值阈值选取,以此实现精度优化目标。最后将数据划分进行训练与测试,根据评价指标得到模型预测效果。以黄河流域兰州站月径流量为研究对象进行数据训练与预测,通过径流量大小划分平水年以及丰水年优化模型建立。结果表明,与传统BP模型及其他研究者提出的支持向量机、随机森林、Adaboost Regressor回归器模型相比,本文提出的PCA-GA-BP神经网络模型在两类径流数据集上具有更高的预测精度和更快的训练速度。