新型模糊神经网络控制器在GTAW焊中的应用

钨极气体保护电弧焊(GTAW)过程是一个复杂的、多参数耦合的高度的非线性系统，难以实现实时、有效的在线控制．模糊控制吸收人的经验思维的特点；神经网络则对信息的处理具有自组织、自学习的特点；遗传算法是一种全局优化搜索方法，具有简单通用、适合并行处理的特点．笔者将三者有机地结合起来，在模糊神经网络控制器的基础上利用改进的遗传算法，并分析其网络结构和离线学习的方法，协调利用三者的优势设计一种新型的模糊控制器，并使之用于脉冲GTAW焊仿真中，结果证明该新型模糊神经网络控制器比传统的模糊控制器具有一定的优越性．     

倒立摆系统及其智能控制研究

倒立摆系统是绝对不稳定非线性系统的一个典型范例，如何对其进行有效的控制是控制界的一大热点。这里以各种智能控制理论为基础，对应用于倒立摆系统控制的智能控制方法进行综述，分析了各种方法的特点和联系，最后还就这一领域的研究方向进行了展望。     

基于论域自调整模糊规则切换的双模控制器

 针对系统的初始响应,设计了一个兼顾快速性和稳定性的论域自调整的模糊控制器,并用线性PID控制器来实现稳态时的高精度控制,2个控制器之间采用模糊规则进行切换.并给出了它的动态性能、抗干扰能力及鲁棒性的实验结果.     

基于动态递归模糊神经网络的动态系统辨识

模糊系统和神经网络由于具有逼近任意连续非线性映射的特性而广泛应用于系统的辨识和控制,但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识,而现实工程中的控制对象反映的是系统的动态行为.为了提高动态系统的辨识精度,提出了一种新型的动态递归模糊神经网络,并根据动态递归神经网络的数学模型推导其动态反向传播学习算法及其改进算法.仿真结果表明:由于动态模糊神经网络的辨识过程同时利用了系统的当前数据和历史数据,对动态系统的辨识,特别是对具有纯时间延迟动态系统的辨识,较传统模糊神经网络在辨识精度和稳定性方面具有更好的效果.同时,确定网络权值和隶属函数参数初始值的方法可使动态系统的辨识过程具有更快的收敛速度.     

应用聚类和模糊神经网络方法设计模糊规则库

基于聚类技术和模糊神经网络提出一种新的自动生成模糊系统规则库的设计方法.采用结构辨识和参数辨识相结合的方法,构造模糊系统完善的模糊规则库.用此设计方法对函数逼近问题进行仿真,结果表明该方法具有规则数目少、学习速度快、建模精度高等特点.     

面向制造企业的智能企业诊断系统

概述了企业诊断系统的研究现状,分析了其与企业信息系统研究相孤立所带来的问题.为适应现代制造企业管理的需求,提出基于数据仓库的智能企业诊断系统.智能企业诊断系统由查询与跟踪、问题识别和指标评价、模糊Petri网推理、诊断过程概要解释、问题解决支持、人机界面等6个主要模块构成.为了更好地处理企业诊断知识的模糊性、整体性和复杂性,通过扩展模糊Petri网系统实现企业诊断的知识建模和推理.功能模型描述了系统各模块的主要功能及其与数据仓库系统间的集成方式.此外,讨论了模糊Petri网诊断推理、与数据仓库系统的集成、知识提取和数据挖掘等系统实现的关键技术和方法.通过智能企业诊断系统、数据仓库系统和OLAP三者的有机集成,提供一个有效的企业诊断集成环境,使管理者能够更好地解决经营管理中存在的问题,充分发挥制造企业潜力,使企业健康发展.     

城市平交口通行能力的综合评价

针对影响城市平交口通行能力的各个因素，应用模糊数学的理论建立城市平交口通行能力综合评价的方法。在此基础上，对实际工程进行了模糊综合评价，其结果较好地反映了实际情况。     

动态模糊逻辑及其应用研究

对动态模糊逻辑及应用进行了研究 ,以实例说明了自然界中的动态模糊性问题找到了解决途径 ,同时为人们用计算机模拟人的思维提供了理论依据     

生态遗传算法在模糊系统辨识中的应用

给出一类模糊系统的模糊神经网络模型 .提出一种实用的生态算子 ,构建的生态遗传新算法有效解决了基本遗传算法的“早熟”问题 .采用新算法实现模糊神经网络模型的辨识 ,提高了辨识精度 .实例仿真结果验证了新算法在模糊系统辨识中的有效性     

基于网络的便携式机器人管理系统

提出一种全新的便携式机器人的概念。研究了便携式机器人设计、便携式机器人管理系统的体系结构、控制管理模型以及任务的分配管理。在JINI基础上扩展了JINI的服务查找、分发机制。通过综合分析服务提供者状态、用户状态、系统性能以及上下文感知信息，经模糊决策确定是否给用户提供服务。本系统将通过“Pull”方式，或者“Push”方式给用户(或第三方用户)提供所需的网络服务。利用一个应用实例说明系统的应用情况。