基于神经网络的硫化仪温控改造

硫化仪是一种广泛配备使用的橡胶检测仪器,其传统机型多采用固定参数的PID控制,存在升温曲线多震荡及控温速度较慢的问题;并且对于固定参数的传统控制方法来说,在不同环境条件下的控制匹配效果不同。现采用PSO粒子群算法改进BP神经网络,用神经网络计算、控制PID参数进而控制模腔。实验结果表明：采用BP-PID控制的硫化仪模腔达到同样150℃的设定温度,比传统PID控制的模腔加热速度提高36.5%;且针对不同设定温度,此控制方法升温曲线波动平均降低22%,具有很好的普适性。     

基于PLC的轮胎硫化罐模糊神经网络控制系统

针对轮胎硫化罐模糊神经网络控制系统的复杂性和难以建立准确模型的特点,提出了一种用模糊神经网络控制的方法,并用PLC加以实现。结果表明:基于该方法的系统抗干扰能力强,实现简单,取得了良好的调节品质。     

基于改进的RBF神经网络在线辨识算法及其应用

针对径向基函数(RBF)神经网络用于非线性系统辨识时存在的问题，对径向基函数网络的拓扑结构作了改进，并给出了改进的径向基函数(MRBF)神经网络的中心选取方法和权值在线调整算法，最后用改进的径向基函数网络对一个典型工业对象(CSTR)进行了应用研究，结果表明方法有效。     

基于RBF模糊神经网络模型的广义预测控制

广义预测控制对线性系统具有较好的控制效果，为将它应用到非线性系统，本文提出一种将RBF模糊神经网络与广义预测控制相结合的方法，仿真证明控制有效。     

基于神经网络的PID自整定控制系统

文章介绍了一种应用神经网络技术建立的PID自整定控制系统,给出了系统结构,详细分析了BP神经网络和RBF神经网络的结构和学习算法。该系统采用3层BP神经网络,其输出为PID控制器的参数;通过变结构的RBF神经网络辨识控制对象,将得到的输出对输入的梯度信息提供给BP神经网络,BP神经网络根据该信息优化PID控制器参数。仿真结果表明,该系统对于参数扰动较大的非线性系统,其收敛速度快、动态响应能力强、稳定性好,且具有较强的鲁棒性和适应性。     

基于神经网络和弹性积分的控制器设计及应用

提出一种新型的智能PID控制器。将前馈神经网络BP网络作用在弹性积分控制器上,在线调整控制器的参数,采用RBF神经网络作为辨识器在线辨识控制输出对控制输入对象变化的灵敏度信息,提高系统的控制精度。该智能控制器实现了整体性能优化和个别参数优化相结合的思想。通过MATLAB仿真,该新型控制器具有超调量低、鲁棒性好等控制效果。     

基于径向基函数神经网络的非线性模型辨识

从径向基函数（RBF）神经网络原理分析出发,提出了一种基于RBF神经网络学习算法,用于对非线性对象模型的拟合与辩识,并将此方法用于实际非线性模型的学习与辩识。结果表明,基于RBF的神经网络可快速完成对样本的学习与拟合,对具有连续特性的线性与非线性模型,具有快速实时的学习速度和优良的学习性能。     

基于神经网络的故障诊断应用研究

文中根据神经网络的相关原理，运用神经网络领域的相关知识，对于工业生产中经常出现的设备故障，提出了一种基于RBF神经网络的诊断方法，并详细讨论了RBF神经网络的结构、训练算法及用于设备故障诊断的步骤，最后以某系统的故障诊断为例，证明了此方法的优越性。     

基于BP神经网络算法的柑橘成熟度辨识

针对柑橘成熟度人工辨识效率低的问题,设计了一个柑橘成熟度辨识系统。通过视觉系统收集彩色柑橘图片,将RGB颜色转换成HSV颜色,结合BP神经网络算法,通过训练得到不同成熟程度柑橘所对应的分类器模型参数,构造分类器,实现对柑橘成熟度类型的准确高效识别。     

基于RBF神经网络的水泥强度预测

利用RBF神经网络的算法，建立了水泥强度的预测模型。通过实际数据比较计算，RBF神经网络明显优于BP网络，该模型为水泥强度的快速预测提供了一种新方法。     

基于神经网络的轮胎外胎硫化内部温度预测

轮胎是一种常见的橡胶制品,在轮胎的生产过程中硫化是一个重要环节;针对轮胎硫化过程中内部温度的分布不均匀以及目前的在线测温技术不完善的情况,采用神经网络对轮胎制品内部温度进行预测,从而为轮胎硫化程度的控制、硫化工艺条件的确定以及鞍硫化制品的合格率提高提供有力的支持,此方法在实际使用中误差在＋1℃以内.     

一种简易的橡胶硫化集散控制系统设计

一种简易的橡胶硫化集散控制系统设计ＡＳｉｍｐｌｅＤｅｓｉｇｎｏｆｔｈｅＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＣｏｎｔｒｏｌＳｙｓｔｅｍｆｏｒＲｕｂｂｅｒＶｕｌｃａｎｉｚａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓ●邓璐娟谢宋和ＤｅｎｇＬｕｊｕａｎＸｉｅＳｏｎｇｈｅ１橡胶硫化工艺原理简介橡...     

橡胶制品硫化过程的仿人智能控制

由于橡胶硫化过程的模糊性,制品性能与诸多不确定性因素有关,人为因素影响大,质量难以控制.针对生产过程中制品质量稳定性存在的问题,深入剖析了塑胶成形过程的特性,研究了硫化成形过程的控制策略和控制算法,最后讨论了工程实现的相关问题.     

橡胶硫化罐现场总线智能群控系统

针对目前橡胶硫化罐群控系统规模大．布线复杂．控制精度低等问题,设计了一套以现场总线技术为基础,采用先进的免疫模糊PID控制的橡胶硫化罐现场总线群控系统。该系统从根本上提高了硫化过程中温度和压力的控制精度,极大的提高了产品的合格率。缩短了硫化周期,平均每次缩短2～5min．控制效率提高,能耗降低。由于采用免疫模糊PID控制．控制性能优于常规的PID控制．为硫化控制精度的提高提供了一种新的尝试。     

一种基于神经网络策略的自适应混沌解调器

1 引言随着对通信服务质量和通信容量迅速增加的需要,扩频通信正越来越受到人们的重视。它的主要特征是通过自相关函数接近δ函数的伪随机码将信源信息扩展成宽带信号,接收机将接收到的扩频信号解扩以恢复信源信息。随着非线性动力学和混沌理论的成熟,基于混沌的扩频通信正引起了许多研究者的注     

基于小波神经网络的加工过程自适应控制

把信息熵、小波分析和神经网络相结合,提出了基于小波神经网络的加工过程自适应控制系统及其自适应控制算法。提出并定义了广义熵方误差函数,在理论上证明了广义熵方误差函数的有效性。用广义熵方误差函数准则取代BP算法的均方误差准则,用自适应地搜索小波基函数和自适应地调整小波的尺度参数、平移参数和神经网络权值的方法对参数变化的切削力进行在线控制。仿真结果表明,该系统响应快,无超调,比传统的加工过程神经网络自适应控制具有更好的控制效果。     

基于模糊神经网络的自适应流量反馈控制策略研究

介绍了一种由工控机、PLC、触摸屏、传感器组成的机场油库油泵模糊神经网络控制系统,阐述了该系统的工作原理和设计过程。     

基于SPC和神经网络的卷烟制丝生产质量监控方法研究

为解决卷烟制丝生产过程中现有SPC监控方法存在的问题,提出了基于SPC和BP神经网络的质量监控方法.首先在传统控制图的基础上,提出了适合在线监控的移动窗口式控制图,然后分别建立了用于控制图模式识别和质量缺陷原因诊断的两个神经网络模型,最后通过松散回潮工序中出口物料含水率的质量监控实例,证明了该质量监控方法的有效性.     

基于神经网络的迭代优化预测控制

针对时变的非线性系统,提出一种基于神经网络的迭代优化预测控制。它将传统的预测控制策略与神经网络逼近任息非线性函数的能力结合,预测系统未来输出,然后用迭代学习方法优化预测控制器,即通过一阶泰勒展开的方法,把非线性优化问题转化为线性优化问题。不仅简化计算,同时避免用神经网络优化控制器时,由于调节参数过多、涮前速度慢而导致系统闭环稳定性和鲁棒性差的问题。仿真结果表明,该控制方案具有良好的控制品质,并适应对象参数的变化,具有较强的鲁棒性和自适应性。     

基于神经网络解耦的换热站IGPC控制策略

针对供热系统中质、量调节回路耦合而导致控制效果不佳的问题,提出一种基于换热站质、量分离调节的神经网络解耦隐式广义预测控制(IGPC)策略.首先结合换热站工艺设计基于IGPC和PID的双入双出控制系统;其次通过时滞递归神经网络对预测模型进行解耦,利用滚动优化和在线校正环节克服质调节通道的时变、时滞影响.仿真结果表明:IG...