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同步推送系统模糊控制的在线学习
引用本文:王世明,王孙安,李天石.同步推送系统模糊控制的在线学习[J].西安交通大学学报,2001,35(5):523-526.
作者姓名:王世明  王孙安  李天石
作者单位:西安交通大学机械工程学院,
基金项目:中国一拖集团公司研究生课题专项基金资助项目(M9798006).
摘    要:为了解决气冲造型线普遍存在的推送系统推送和缓冲严重不同步的问题,提出了一种基于遗传算法和模拟退火算法的模糊控制策略(GASAF),用这种算法对模糊规则进行优化时,不仅速度快,还可避免算法的早熟收敛,根据实际运行系统参数时变的特点,用自行设计的“判别器”对将要进入模糊推理机的模糊规则进行在线学习和测试,以保证用于实时控制的规则的优良性,现场试运行结果表明,这种控制器可使推送系统的位置跟踪精度达到0.2%,具有很好的通用性和广阔的应用前景。

关 键 词:气冲造型  遗传算法  模拟退火  模糊控制  判别器  在线学习  铸造  同步推送系统
文章编号:0253-987X(2001)05-0523-04
修稿时间:2000年7月7日

Online Learning of Fuzzy Controller in Synchronism Pushing System
Wang Shiming,Wang Sun′an,Li Tianshi.Online Learning of Fuzzy Controller in Synchronism Pushing System[J].Journal of Xi'an Jiaotong University,2001,35(5):523-526.
Authors:Wang Shiming  Wang Sun′an  Li Tianshi
Abstract:A new fuzzy control strategy based on the genetic algorithm(GA) and simulated annealing algorithm(SA) is presented to solve the problem of strong asynchronism of pushing system on air-impact molding line.The requirements of efficiency and global-optimization can be met at the same time. Based on the situation of time-varying of the parameters of pushing system in real-time control, a special “judger" is used for online learningand testing of the fuzzy control rulers which are supplied to the inference engine. The excellent performance of the designed fuzzy control strategy has been showed by testing result and production run.
Keywords:air-impact molding  genetic algorithm  simulated annealing algorithm  fuzzy control  judger
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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