基于模糊神经网络的压边力优化控制专家系统

说明了压边力优化控制模糊神经网络专家系统的总体结构框架及系统各模块的功能,对模糊神经元的选取、模糊神经网络的构造和模型神经推理机制进行了深入的阐述,针对板料拉深过程中的变量选取了模糊神经网络的输入输入参数。在板料拉深过程中,应用压边力优化控制模糊神经网络专家系统实现了冲压成形过程的智能化控制。     

基于力信号和智能控制的电解加工间隙检测与控制

采集真实电解加工过程中阴极表面上的力信号,利用小波变换对采集的信号进行降噪处理,得到一条随着间隙减小而光滑增大的力信号趋势曲线.用这些力-间隙数据对训练一个BP神经网络,通过训练好的网络和在线测得的力实现间隙的在线预报,并设计了一个模糊控制器.利用上述从试验中获得的间隙-力关系训练另一个BP神经网络,实现间隙向力信号的映射,把间隙的误差转化为力的误差及误差的变化信号,以此作为模糊控制器的输入,以加工电压的增量作为模糊控制器输出,实现对间隙的控制.在Matlab的simulink模块中建立了由神经网络、模糊控制器和电解加工系统联合组成的智能控制系统的仿真模型,进行了仿真试验,试验结果表明对间隙的控制效果满意,特别是快速性和鲁棒性好.     

模糊神经网络模型参考自适应控制及其应用

提出一种模糊神经网络的自适应控制方案，给出了一种模糊神经网络模型和快速的优化学习算法（ＦＬＡ），通过网络的在线自学习不断修正模糊神经网络控制器的隶属函数和权值，实现了模糊逻辑规则的自动更新，经仿真结果和倒立摆控制表明，这类自适应控制具有良好的控制性能。     

二级倒立摆的TS型逐级模糊神经网络控制

提出了一种逐级模糊神经网络控制法．该控制法通过采用Takagi-Sugeno型模糊神经网络控制器和逐级模糊控制规则,实现了二级倒立摆系统的稳定控制．模糊神经网络控制器的参数采用遗传算法分4步进行优化．实验结果表明,采用逐级模糊神经网络控制法,用20条模糊规则就可以实现二级倒立摆系统的稳定控制,并且控制效果佳,系统鲁棒性强。     

一种基于模糊神经网络的智能PID控制器

本文设计了一种基于模糊神经网络的PID控制器,利用模糊神经网络对被控制象进行模糊辨识,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,实现PID控制的智能化。通过仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。     

一种基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器

设计了一种新的基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器,该系统利用模糊神经网络对被控对象进行模糊辨识,同时,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,从而实现PID控制的自适应和智能化。仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。     

具有模糊联想神经网络的自组织模糊控制器

在分析了几种用神经网络实现的模糊控制器不足的基础上，提出一种用模糊联想记忆神经网络实现的自组织模糊控制器；该控制器由２个模糊联想记忆神经网络分别记忆校正规则表和修正控制规则表，并通过网络权值矩阵的在线修正完成控制规则的实时修正。模糊推理则由网络的自联想功能完成。     

AGC控制技术的发展过程及趋势

综述板带轧钢厚度控制技术的发展和产生厚差的原因（主要有：温度、轧制力等）。在带钢厚度自动控制（AGC）中常用的智能算法有神经网络、模糊控制、遗传算法和模糊神经网络，总结其各自的特点及其在AGC中的应用，其中模糊神经网络取模糊控制和神经网络之长而去其所短，有独特的优势，并指出控制理论和智能算法的结合是AGC控制技术发展的大趋势。     

板坯连铸二冷水智能控制及仿真研究

基于传统板坯连铸二冷水控制方法，提出用自适应模糊神经网络推理系统实现板坯连铸二冷水智能控制，建立了基于自适应模糊神经网络推理系统的板坯连铸二冷水智能控制系统模型，并对该控制系统进行了计算机仿真，结果表明系统较好地实现了板坯表面的温度控制，且具有良好的自适应和自学习能力．     

直接转矩控制的异步电动机转矩脉动最小化

针对异步电动机直接转矩控制低速转矩脉动大的问题,充分利用模糊控制吸收人的经验思维,以及神经网络对信息的处理具有自组织、自学习的特点,提出一种新的模糊神经网络控制方法.该方法实现了逆变器开关周期的占空比控制,使感应电动机的转矩脉动达到最小.其中,模糊神经网络的训练采用最小二乘法,解决了常规的BP算法容易陷入局部极小的问题.将传统的直接转矩控制方案和模糊神经网络占空比控制方案进行了比较研究,仿真结果校验了模糊神经网络占空比控制方案的有效性.     

基于遗传算法优化神经网络的拼焊板压边力预测

通过数值模拟与神经网络技术对拼焊板盒形件拉深成形过程中的压边力预测问题进行研究.运用数值模拟分析压边力加载形式对拼焊板盒形件成形性能的影响,找到一种较优的变压边力加载方式.建立适用于拼焊板盒形件拉深成形压边力预测的BP神经网络模型.采用遗传算法对神经网络模型进行优化,在基因选择过程中加入精英保留策略,最终通过基于遗传算法优化的神经网络模型获取了理想的压边力曲线,用以预测随拉深行程变化的压边力数值,为实现智能化冲压奠定了技术基础.     

基于PID神经网络的拉深件变压边力控制方法研究

将传统的PID控制器与神经元网络融合,建立PID神经网络。运用VB语言编译了拉深过程中变压边力控制系统的PID神经网络仿真程序,并与传统的PID控制仿真进行了对比。建立了基于PIDNN的变压边力控制系统,并通过锥形件拉深实验,证实了PIDNN控制系统具有精度高,抗干扰能力强,能较准确达到变压边力控制要求等优越性。为后续的变压边力控制系统实验研究与工厂实际应用提供了理论与实践基础。     

基于模糊神经网络融合的温度控制方法

针对目前温度控制中存在的问题，研究设计了一种新的适合于非线性、惯性系统应用的动态控制的方法。采用了将具有简单有效的非线性控制作用的模糊控制技术与学习和自适应能力较强的人工神经网络技术相融合的方法，建立了模糊神经网络相融合的智能控制模型。文章详细地介绍了基于模糊神经网络的智能温度控制的实现过程。实际应用结果表明，系统具有较强的实时性和可靠性，不仅温度控制精度高，而且动态响应速度快。该控制方法的研究，为实现最佳温度控制提供了理论根据和有效方法。     

模糊神经网络在陶瓷配料系统控制中的应用

将模糊控制和神经网络技术相结合 ,借助神经网络的学习能力和信息存储能力来实现模糊推理过程 ,并记忆和调整模糊规则 ,从而自动生成模糊控制规则 ,建立模糊神经网络。系统对模糊神经网络进行离线学习 ,将训练好的模糊神经网络用于在线控制 ,仿真结果表明 ,本文方法用于对陶瓷配料系统的控制 ,取得了无超调、无静差等令人满意的效果     

基于模糊BP神经网络的垃圾焚烧炉控制系统

根据固体垃圾焚烧技术原理,结合垃圾焚烧炉运行特点,分析了垃圾焚烧过程与影响焚烧的主要因素,提出了基本模糊BP神经网络算法的垃圾焚烧炉控制方法.建立了垃圾焚烧炉炉温双端输入模糊神经网络（DIFNN）控制模型,并使用模糊BP神经网络控制算法对系统进行控制.仿真实验表明,该模糊BP神经网络控制能够适应复杂多变的焚烧过程的控制...     

一种新的不下机器人运动控制方法

对神经网络和模糊理论在水下机器人运动控制中的应用进行了探讨,提出了神经网络多步预测模型的非线性广义模糊预测控制算法,用神经网络方法实现了对水下机器人这一非线性系统的在线计算、滚动优化和在线控制,采用强化学习方法来构筑模糊控制系统中的神经网络,给出了神经网络多步预测模型及相应的控制算法和操作过程,计算机仿真结果验证了本文所提方法的有效性。     

基于模糊神经网络的机械手自适应控制

单纯的神经网络和单纯的模糊系统具有各自的优点和缺点,模糊神经网络是两者的结合,它可吸取两者的优点而达到更优良的性能。这里提出了一种基于模糊神经网络的自适应控制方法。在利用常规控制器提取初始模糊规则的基础上,利用专家经验对初始规则进行补充,最后再利用误差的反向传播算法对参数进行在线的自适应调整。该方法用于机械手的跟随控制,两个模糊神经网络分别用于主回路控制和对象的逆模型,最后得到了优于样本控制器的跟踪控制效果。     

汽车ABS模糊神经网络控制系统

针对汽车的防抱死制动系统（ＡＢＳ）工作特点和性能要求，在模糊自适应控制（ＦＡＣ）和神经网络控制的基础上，采用模糊神经网络控制（ＦＮＣ）方案对汽车ＡＢＳ控制系统进行了研究，比较了ＦＡＣ和ＦＮＣ方案．结果显示，汽车ＡＢＳ的ＦＮＣ是成功有效的．且在设计模糊控制器时采用了本文提出的推理轨迹的方法，使模糊控制系统的优化设计更为便捷有效．     

流程工业中模糊控制和故障诊断的建模及网络综合集成

研究流程工业中模糊控制和故障诊断的建模和网络综合集成．通过局域网集成系统实现各控制单元传感数据的共享以及流程生产过程的监控和报警,从而提高了制造系统的效率．提出了基于人工神经网和遗传算法的模糊控制建模方法,以及基于综合模型（人工神经网、案例、规则、对象模型）的故障诊断的建模和推理．