制造业自动化
製造業自動化
제조업자동화
MANUFACTURING AUTOMATION
2015年
9期
144-147
,共4页
极限学习机%芯片固化炉%温度建模%dSPACE实时仿真平台
極限學習機%芯片固化爐%溫度建模%dSPACE實時倣真平檯
겁한학습궤%심편고화로%온도건모%dSPACE실시방진평태
利用一种较新的数据学习方法——极限学习机（Extreme learning machine, ELM），对芯片固化炉炉温进行了基于数据的建模与预测。其数据信息由当固化炉在指定温度工作时，在MATLAB/Simulink环境下，通过dSPACE实时仿真平台采集得来。从实验结果看出，该模型预测精度高、运算速度快，对工业上有快速、准确需求的实时自动化控制有较高的实际应用价值。
利用一種較新的數據學習方法——極限學習機（Extreme learning machine, ELM），對芯片固化爐爐溫進行瞭基于數據的建模與預測。其數據信息由噹固化爐在指定溫度工作時，在MATLAB/Simulink環境下，通過dSPACE實時倣真平檯採集得來。從實驗結果看齣，該模型預測精度高、運算速度快，對工業上有快速、準確需求的實時自動化控製有較高的實際應用價值。
이용일충교신적수거학습방법——겁한학습궤（Extreme learning machine, ELM），대심편고화로로온진행료기우수거적건모여예측。기수거신식유당고화로재지정온도공작시，재MATLAB/Simulink배경하，통과dSPACE실시방진평태채집득래。종실험결과간출，해모형예측정도고、운산속도쾌，대공업상유쾌속、준학수구적실시자동화공제유교고적실제응용개치。
