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2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

Parallel Hybrid Control Model of CNC Machine Tool Based on Neural Network and PID Algorithm

verfasst von : Xin Luo, Dongri Ji, Ming Zhang

Erschienen in: Frontier Computing on Industrial Applications Volume 2

Verlag: Springer Nature Singapore

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Abstract

CNC machine tool is a high-precision machine tool, which can perform complex machining operations with high accuracy. CNC machine tools are widely used to produce various engineering products, such as aircraft parts, automobile parts, etc. In recent years, the demand of Chinese industry for CNC processing technology has increased rapidly. Therefore, its main function is to carry out complex and accurate cutting operations for various types of materials (such as wood, plastic, metal, etc.). The equipment has been used in the manufacturing.

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Literatur
1.
Hao, J., Zhang, G., Liu, W., et al.: Data-driven tracking control based on LM and PID neural network with relay feedback for discrete nonlinear systems. IEEE Trans. Ind. Electron. 68(11), 11587–11597 (2020)
2.
Singh, P., Dwivedi, P.: Short-term electricity load forecast using hybrid model based on neural network and evolutionary algorithm. In: Dutta, D., Mahanty, B. (eds.) Numerical Optimization in Engineering and Sciences: Select Proceedings of NOIEAS 2019, pp. 167–176. Springer, Singapore (2020). https://​doi.​org/​10.​1007/​978-981-15-3215-3_​16CrossRef
3.
Qi, Y., Xin, W.: A Research on evaluation model of teaching quality based on BP neural network and genetic algorithm. J. Inner Mongolia Univ. (Natural Science Edition) (2018)
4.
Wang, H., Xiaodong, L.I., Pingping, X.U.: Research on greenhouse temperature in-crease algorithm of fuzzy-expert and PID hybrid control. Mod. Electron. Tech. (2017)
Metadaten
Titel
Parallel Hybrid Control Model of CNC Machine Tool Based on Neural Network and PID Algorithm
verfasst von
Xin Luo
Dongri Ji
Ming Zhang
Copyright-Jahr
2024
Verlag
Springer Nature Singapore
Buch
Frontier Computing on Industrial Applications Volume 2

Print ISBN: 978-981-9995-37-0

Electronic ISBN: 978-981-9995-38-7

Copyright-Jahr: 2024

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-99-9538-7_32