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一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器 总被引：1，自引：0，他引：1
常规的PID控制器参数整定方法需要被控对象的精确数学模型,且整定出的参数不能进行在线调整.而模糊控制和神经网络均不依赖被控对象的数学模型,且具有较强的自适应和自学习能力;遗传算法则是一种新型的全局优化方法.鉴于此,提出将模糊控制、神经网络和遗传算法引入PID控制器的设计过程.首先,运用遗传算法优化隶属度函数的中心值和宽度,并借助模糊逻辑控制确定遗传算法中的交叉概率和变异概率.然后,再运用BP算法优化模糊神经网络的连接权系数.仿真结果表明,该方法提高了系统的自适应能力和抗干扰能力,增强了系统的鲁棒性. 相似文献
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探讨了虚拟设计中公差与配合的检验和分析方法.根据国家标准规定的标准公差及优先配合建立了参考数据库,提出了公差与配合检验的准则.通过检索参考数据库对公差与配合进行检验,对不合理的公差给出修改建议,然后根据生产实际选用最坏分析法或统计分析法对尺寸/公差链进行分析.若不符合设计要求则进行百分比贡献分析,并对百分比贡献较大的尺寸公差提出修改建议. 相似文献
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