| 专利号 | 2023108833760 | 申请日 | 2023-07-18 | 专利名称 | 基于机器学习优化的绕线机张力网络化迭代学习控制方法 |
| 授权日 | 2025-11-25 | 专利权人 | 青岛科技大学 | 发明人 | 姚文龙;慕成林;池荣虎;刘旺旺;孙玉洁;李学强 |
| 主分类号 | G05B13/04 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于机器学习优化的绕线机张力网络化迭代学习控制方法，主要用于解决绕线机在张力控制过程中由于网络控制系统输出端及控制输入端数据丢失导致的张力控制系统不稳定等问题，其主要步骤包括：张力控制系统建模；设计具有初值变化的卷绕张力迭代控制器；绕线机张力网络化迭代控制系统设计；改进粒子群算法优化的张力网络化迭代控制系统设计。所提出的机器学习优化的绕线机张力网络化迭代学习控制方法旨在处理工业网络控制系统中存在初始条件变化和数据丢失的迭代张力控制系统。同时结果表明有效提高了绕线机控制系统的动态性能与稳态性能，提高了张力控制精度。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 高端装备制造 智能制造装备产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
