模糊控制在焊缝跟踪系统中的应用研究

阐述了一种基于CCD摄像机的视觉传感的焊缝实时跟踪系统,以及该系统在实现焊缝跟踪过程中所运用的一种模糊控制器.实验证明,该系统可有效提高焊缝跟踪精度.     

一种基于计算机视觉的螺旋焊管焊缝自动跟踪系统

根据钢管生产厂提出的要求,设计并研制了一种基于计算机视觉的螺旋管焊缝自动跟踪系统．该系统以CCD摄像头为传感器件,运用计算机视觉技术对获取的图像信息进行实时处理,并以视觉伺服的方式实现螺旋管焊缝自动跟踪．介绍了系统的工作原理及总体结构,并详细介绍了为加强工控机信号处理能力而设计的并行高速信号处理单元（DSP从系统）和采用多尺度小波变换实现模糊图像边缘检测的算法及其对实际焊缝图像的处理效果．     

基于结构光三维视觉焊缝跟踪系统的研究

研制了一套基于结构光三维视觉传感器的焊缝自动跟踪系统．其原理是,采用VC语言开发出图像处理软件,通过计算机准确提取三维视觉传感器检测到的焊缝的中心位置,再反馈到控制机构发出控制信号,控制执行机构,达到对焊缝的跟踪．并通过试验验证了基于结构光三维视觉传感器焊缝跟踪系统的可靠性．     

基于动态模糊神经网络的多余力矩抑制方法

针对负载模拟器难以准确建模,多余力矩严重影响力矩加载性能的特点,提出一种基于动态模糊神经网络抑制多余力矩的新方法．该动态模糊神经网络无须较强领域的专家知识,是系统自动建模及抽取模糊规则的网络,且模糊神经网络结构是动态变化的,其模糊规则是在学习过程中逐渐增长而形成的．设计了结合前馈反馈控制和直接逆控制的控制策略,在线更新算法,实时更新网络结构及参数以及时跟踪被控对象逆模型的变化,与其并行的PID控制器的作用在于保持系统的稳定并获得更快速的系统响应和更佳的跟踪精度．通过仿真可以看出基本消除了多余力矩,系统性能得到改善,仿真效果令人满意．     

基于模糊神经网络的机器人感知系统多源信息融合的研究

提出了利用基于模糊神经网络的传声器阵列和双目摄像机信息融合,实现对声源的精确定位和实时跟踪的方法．该方法建立了五层模糊神经网络,设计了各层的输入和输出,利用BP算法调整模糊神经网络的权重和参数获得不同的隶属函数,从而生成相应的模糊规则实现模糊决策．利用Matlab仿真了机器人的感知过程,得到了实际输出和实验输出的误差曲线,验证了基于模糊神经网络多源传感融合算法对于机器人控制的有效性．     

基于模糊神经网络的电液比例系统同步控制方法

以某厂钢坯翻转系统为例,建立电液比例阀动态方程及其控制框图,提出基于模糊神经网络的电液比例系统同步控制策略,构建基于模糊神经网络的同步控制器,详细叙述了模糊神经网络的基本结构和运算法则。结果表明,该控制方法具有控制精度高、动态跟踪性能好以及鲁棒性强等特点,能很好地满足实际工作要求。     

基于智能算法的无速度传感器直接转矩控制系统的设计

为了改善定子电阻对定子磁链的影响以及电机的低速性能，提出一种利用模糊神经网络来构造定子磁链观测器的方法．传统的交流调速系统都带有速度传感器，难以维护．针对这一问题，提出一种利用递归神经网络构造电机转速辨识器的方法，并且利用遗传算法对转速辨识器进行优化．通过Matlab仿真实验，表明递归神经网络速度辨识器具有快速的跟踪效果和良好的辨识精度，并且基于模糊神经网络的磁链观测器有效地改善了直接转矩控制系统的低速性能．     

混沌粒子群优化的模糊神经PID控制器设计

针对常规PID控制的线性局限性及传统模糊控制和模糊PID控制中积分误差规则难以获取,系统存在稳态误差的问题,提出一类以模糊神经网络和PID神经网络组成的模糊神经PID控制器．以整个神经网络的权值为优化参数,利用基于混沌策略的粒子群全局优化算法离线优化和误差反传算法在线调整相结合的方法获得控制器参数,并设计了混沌优化与粒子群结合的两步方案．仿真结果表明:与传统PID、模糊、模糊PID控制相比,系统的瞬态和稳态性能有了明显提高,且保持了一定的鲁棒性及高跟踪精度．该方法有效地拓展了PID控制的使用范围,并为智能方法与PID控制的结合提供了一种新的参考方案．     

基于PLC视觉传感焊缝自动跟踪执行系统的实现

焊缝自动跟踪技术的研究对保证焊接效率和质量具有重要意义,本文建立了基于CCD视觉传感器和可编程控制器（PLC）焊缝自动跟踪执行系统,根据焊缝跟踪系统的实现功能设计了执行机械装置,根据控制点数要求设计了PLC控制电路和与横纵向电机的接口电路,并介绍了PLC与上位机的通讯程序,采用适当的PID参数,最终满足了焊缝自动跟踪的要求．     

基于图像传感的焊缝自动跟踪系统设计

本文提出了一种基于图像传感的焊缝自动跟踪系统.系统应用CCD(Charge Coupled Device)图像传感器采集焊缝图像,并应用由VC 语言设计实现的图像处理软件对焊缝图像进行处理及特征值提取.基于图像传感的焊缝自动跟踪系统实现了焊接机器人对焊缝的实时自动跟踪.     

一种新型的模糊神经网络自适应控制系统

结合神经网络控制和模糊控制的各自特点,提出了一种新的基于神经网络的模糊自适应控制算法,并给出了该算法的仿真与分析结果.利用该算法实现了基于模糊神经网络的智能控制系统的建立.     

基于模糊关系的非线性系统辨识研究

分析了传统的利用神经网络进行非线性辨识的方法在系统有噪声数据时鲁棒性差且系统辨识结构不准确的问题，提出了一种基于模糊关系的系统辨识与建模方法。该方法将模糊控制与神经网络有机结合，在优化系统辨识结构的同时有效降低了噪声数据对系统的干扰。     

模糊与神经网络相结合的控制方法

介绍了一种模糊与神经网络相结合的控制方法,借以克服模糊控制存在稳态偏差的不足和神经网络对小偏差信号不敏感的缺陷。对复杂的具有大惯性、大迟延热工对象的仿真研究表明,该控制方法较其它控制方法不仅改善了系统的动态性能,并在一定程度上克服了热工对象的时变对控制效果影响。     

一种基于遗传神经元网络的模糊控制系统

针对常用的基于BP网络的模糊控制器对模糊控制规则的学习难以达到理想效果的缺陷,采用遗传算法生成前向神经元网络,可同时对网络的极值与结构进行学习,基于此基础的神经网络模型控制系统具有良好的自适应特性。     

智能控制在铝电解槽中的应用

智能控制是一个新兴的学科领域。本文论述了神经网络专家系统,模糊控制和模糊专家系统等技术的原理及在铝电解槽中应用的策略。总结了上述系统的优缺点并提出铝电解槽采用模糊神经网络是其最佳选择。     

智能控制在空调控制中应用及探讨

作者分析了模糊系统和神经网络的优缺点 ,在空调控制器中采用神经网络来构造模糊系统的设计思路过程 :采用BP学习算法、可微古典SIGMOID函数 ,SUM -PRODUCT方法的一种模糊神经网络算法。并分析了其响应快速 ,通用性强 ,适应于快速适时响应领域的特点     

在线学习自适应模糊控制器在水轮机调节中的应用

针对水轮发电机组系统具有时变非线性,传统的控制方法很难达到最优控制的特性,提出采用基于RBF神经网络和遗传算法的自适应模糊控制器来控制水轮发电机组运行.模糊控制器的比例因子、模糊推理规则和隶属函数由遗传算法在线寻优.由RBF神经网络进行被控对象的动态特性模型辨识,以评价模糊控制器控制性能.仿真实验表明,控制效果良好,特别在变工况和扰动情况下优于最优PID控制.     

基于模糊神经元网络的阀控马达系统仿真

提出了一种基于模糊神经元网络的阀控马达控制方案.在系统中，将模糊控制技术与神经元网络技术相结合，构建了模糊神经元网络控制器.该控制器结合模糊控制与神经元网络各自的优点，既具有模糊控制器简单和有效的非线性控制作用，又具有神经元网络自学习和自适应能力,改善了控制系统的性能.     

一种基于模糊神经网络的PID控制器

利用神经网络自学习自适应能力和快速计算能力,提出一种基于模糊神经网络的PID智能控制器．该系统将模糊技术、神经网络与PID控制结合起来,实现了PID控制的自适应和智能化．通过仿真实验表明,该控制方案与传统PID控制系统相比,无论是超调量还是稳定时间,效果都要好得多．     

Intelligent Control Method for the Secondary Cooling of Continuous Casting

An intelligent control plan for the secondary cooling of continuous casting of slab was put forward. An off-line simulation of the system by using neural networks combined with fuzzy logic control is provided. The results show that the intelligent control system can not only control the surface temperature of the bloom of the secondary cooling but also has a good ability of self-adaptation and self-learning.