Resumen

Debido a las características de variación rápida en el tiempo, el control de la temperatura de la máquina de estirado-texturizado-hilado (DTY) presenta mayores dificultades técnicas y plantea retos para la optimización energética del sistema. Para resolver este problema, se propone un método de control de temperatura basado en el autoajuste proporcional-integral-derivativo (ST-PID). En referencia a los procedimientos técnicos de la máquina DTY, se establece un modelo termodinámico. A continuación, se construye un sistema de control de fase mínima ST-PID mediante el método de colocación del punto polar. Posteriormente, se desarrolla un algoritmo de búsqueda del factor de olvido basado en una red neuronal artificial (ANN-FFS) para optimizar la identificación de los parámetros del sistema. Los casos numéricos muestran que el algoritmo ANN-FFS propuesto puede mejorar el proceso de identificación de parámetros, y la eficiencia de identificación media (K>15) puede aumentar en más del 50%; en comparación con el controlador PID difuso, el método ST-PID propuesto puede aumentar la precisión del control casi 3 veces para el ascenso estático de la temperatura. Los resultados experimentales demuestran que el método ST-PID propuesto tiene mejores capacidades de trazado de características y antiinterferencia y puede contener la fluctuación de temperatura causada por la conmutación objetiva y la precisión de control factual alcanza 3 veces la del método PID difuso.

• Materias:Álgebra Análisis Matemático Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Algebra Mathematical Analysis Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:Control de temperatura; máquina de hilado texturizado; proporcional-integral-derivativo autoajustable; ST-PID; red neuronal artificial; identificación de parámetros.
• Keywords:Temperature control; draw-texturing-yarn machine; self-tuning proportional-integral-derivative; ST-PID; artificial neural network; parameter identification