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摘要：本发明公开了一种基于AI算法的干法极片压延机控制方法及压延系统，压延控制系统包括有辊缝控制子系统、带速控制子系统、微张力控制子系统以及纠偏子系统，各子系统的控制中心采用斑马优化循环神经网络算法（RNN‑ZOA）对信号进行计算，预测合理的控制量，得到的控制量作为PID控制器的输入向量，PID控制器计算得到的输出量输出至相应的执行机构，对相应的部件进行调整。本发明压延系统的各控制子系统引入斑马优化循环神经网络算法部署在PID控制器中，提高了系统的控制性能，提高了系统的稳定性和精确性，也提高了压延机的生产效率和产品质量。
主权项：1.一种基于AI算法的干法极片压延机控制方法，其特征在于：压延控制系统包括有辊缝控制子系统、带速控制子系统、微张力控制子系统以及纠偏子系统；辊缝控制子系统根据辊缝信号、膜片（400）厚度信号对两根成膜压辊（12）和或两根减薄压辊（22）的辊缝距离进行调整；带速控制子系统根据各伺服电机将转速信号对伺服电机的转速进行调整；微张力控制子系统根据摆辊（1）的转动角度信号、膜片（400）的张力信号对摆辊（1）的转动角度与转速进行调整；纠偏子系统根据膜片（400）的位置信号对收卷轴组件（31）的机架进行调整；辊缝控制子系统、带速控制子系统、微张力控制子系统以及纠偏子系统的控制中心采用斑马优化循环神经网络算法（RNN-ZOA）对信号进行计算，预测合理的控制量，得到的控制量作为PID控制器的输入向量，PID控制器计算得到的输出量输出至相应的执行机构，对相应的部件进行调整。
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百度查询： 无锡理奇智能装备股份有限公司 基于AI算法的干法极片压延机控制方法及压延系统
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