BP神经网络PID凹印机收卷纠偏控制系统及控制方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于BP神经网络PID的凹印机收卷纠偏控制系统，包括PID控制器、电机驱动器、步进电机、传感器、传动机构及收卷轴，PID控制器通过BP神经网络PID控制方法来控制步进电机的转动角度，传感器将纸带跑偏的位置信号反馈给PID控制器，形成位置闭环控制系统。本发明专利技术还公开了一种BP神经网络PID控制方法。本发明专利技术将BP神经网络嵌入传统PID控制方法中，一方面能有效克服传统PID控制方法对非线性时变系统控制效果差的缺点；另一方面，BP神经网络通过自身训练，在线整定参数，使凹印机收卷纠偏控制系统输出不断逼近期望值，实现精确控制。实现精确控制。实现精确控制。

BP neural network PID gravure machine winding deviation correction control system and control method

【技术实现步骤摘要】
BP神经网络PID凹印机收卷纠偏控制系统及控制方法


[0001]本专利技术涉及纠偏控制
，涉及一种基于BP神经网络PID的凹印机收卷纠偏控制系统，本专利技术还涉及一种BP神经网络PID控制方法。

技术介绍

[0002]凹版印刷机是印刷行业的重要设备，凹版印刷机在收卷过程中，料卷边部不齐整、料卷放置位置有偏差、两段料卷拼接不齐、卷材材质不佳、张力波动、气流或灰尘等都会导致卷材横向偏移。在印刷过程中产生的这些偏差如果不进行及时的纠正，就会造成收卷不齐，套印不准，进而使印刷精准降低。通过印刷机本身来保证料卷的正确运行是很难满足要求的，现有的凹版印刷机收卷纠偏控制系统一般采用传统PID控制器，已不能满足高速高精度的生产要求，因此需要一套精度高、速度快的纠偏控制系统来解决上述的料卷偏差问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供一种基于BP神经网络PID的凹版印刷机收卷纠偏控制系统，利用BP神经网络的加入来提高凹版印刷机的收卷精度，解决了现有技术中存在的凹版印刷机收卷不齐、套印不准的问题。
[0004]本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于BP神经网络PID的凹印机收卷纠偏控制系统，其特征在于：包括依次首尾连接的PID控制器(1)、电机驱动器(2)、步进电机(3)、传动机构(4)、收卷轴(5)、传感器(6)，PID控制器(1)中预置有BP神经网络PID控制方法的程序，传感器(6)安装于收卷轴(5)的前方，传感器(6)的感知信号接入PID控制器(1)输入端，PID控制器(1)输出端与电机驱动器(2)连接，电机驱动器(2)再控制步进电机(3)驱动传动机构(4)动作，传动机构(4)带动收卷轴(5)转动。2.根据权利要求1所述的基于BP神经网络PID的凹印机收卷纠偏控制系统，其特征在于：所述的传感器(6)用于实时监控收卷轴(5)上的纸带跑偏的位置信号，用于将收卷轴(5)上的纸带跑偏的位置信号反馈给PID控制器(1)。3.根据权利要求1所述的基于BP神经网络PID的凹印机收卷纠偏控制系统，其特征在于：所述的PID控制器(1)经过运算，实现PID控制器(1)通过BP神经网络PID控制方法来控制步进电机(3)的转动角度。4.一种BP神经网络PID控制方法，其特征在于，该BP神经网络PID控制方法预置在权利要求1所述的PID控制器(1)中，该方法按照以下步骤实施：步骤1、建立凹印机收卷纠偏控制系统的数学模型，1.1)建立步进电机的机械运动方程，表达式如下：其中，J为步进电机的转动惯量；D为步进电机的黏性摩擦系数；L为电感；N
r
为步进电机的转子齿数；θ为步进电机的转动角度；i
a
为步进电机的相电流，t为时间。1.2)建立步进电机传递函数的数学模型，设t＝0，这时步进电机的转子达到平衡位置，此时仅有一相电源接通，无其他电流通路，振荡过程中i
a
不变，则步进电机增量运动方程为：因δθ＝θ1‑
θ2很小，θ1为步进电机的目标转动角度，θ2为步进电机的实际转动角度，忽略不计，将式(2)方程线性化为：其中，s为微分算子，作拉氏变换，将初值0代入式(3)后如下：则步进电机传递函数的数学模型为：1.3)建立传动机构传递函数的数学模型，对于步进电机驱动的传动机构来说，螺母螺杆传动方式的功能是将旋转运动转化成直
线运动，则传动机构传递函数的数学模型为：其中，X(s)为收卷轴横向移动长度的传递函数，P表示螺杆导程；1.4)建立跑偏的传输通道传递函数的数学模型：其中，V表示...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈一军，郭忠旭，武吉梅，徐超威，康拓，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：