模糊神经网络技术在防摇控制系统中的研究与应用

介绍了模糊神经网络用于起重机防摇控制和模糊神经网络的实现，以及如何利用MATLAB中的神经网络工具箱对模糊神经网络进行训练．并以MATLAB／SIMULINK为仿真平台建立了防摇控制仿真模型，经仿真表明该系统的抗干扰能力强，满足防摇控制系统的设计要求。     

基于模糊神经网络的数控机床热误差补偿技术研究

热变形误差(即热误差)是影响数控机床定位精度的重要因素之一.针对机床热误差具有非线性等特点,将模糊控制技术与神经网络技术相结合,提出一种基于模糊神经网络的数控机床热误差补偿技术.以MAKINO立式加工中心为对象,经过MATLAB仿真,结果表明模糊神经网络作为热误差的预报模型是理想的,具有较高的预报精度.     

基于遗传算法的高阶模糊BP神经网络在齿轮故障诊断中的应用

将模糊逻辑理论和遗传算法引入高阶BP神经网络中,讨论了高阶模糊BP神经网络的特征值的提取、结构、特点、二阶算法以及遗传算法,并将该神经网络模型用于齿轮的故障诊断中,试验表明基于遗传算法的高阶模糊BP神经网络对齿轮故障模式具有稳定、准确的识别能力,是一种行之有效的新型诊断方法。     

模糊神经网络技术及其在机器人中的应用

阐明模糊和神经网络技术的结合形式,二者与人工智能技术的关系;介绍模糊神经网络在机器人控制中的应用——并联机器人自适应力控制器。针对医用骨科机器人,谈谈模糊神经网络技术在研究中应用的可能性。     

模糊神经网络在故障诊断中的应用

本文主要介绍了模糊系统与神经网络结合而产生的模糊神经网络的发展过程,融合方式。详细对模糊逻辑与神经网络进行了比较,总结各自特点,进而说明其相互结合的必要性。     

小波-神经网络在齿轮故障诊断中的应用

基于齿轮箱故障齿轮的特征提取,提出了将小波包分析与神经网络结合的齿轮故障诊断方法.对齿轮信号进行3层小波包分解,构造小波包特征向量作为故障样本.用训练好的BP神经网络进行故障诊断,实验结果表明该方法能够有效地诊断出齿轮的故障类型.     

模糊神经网络技术在材料加工领域中的应用

介绍一种自适应模糊神经网络，模拟材料加工领域中工艺过程的本构关系，可以对不同的学习样本自动地优化调整模糊规则和模糊隶属函数，详述了在材料加工领域中具体实现模糊神经网络技术的方法，对模糊神经网络建立过程中遇到的一些问题提出了可行的解决方案。     

基于混沌神经网络行星齿轮传动的模糊可靠性优化设计

以渐开线行星齿轮传动机构为例,在考虑了机械传动各设计参数的模糊性和随机性的基础上,在运用神经网络求解优化方面问题的同时,引进全局耦合模型GCM(GlobaUy Coupled Mode)混沌神经网络,通过混沌遍历,可使神经网络在整个相空间进行搜索,从而避免网络在运行过程中陷入局部极小值.利用混沌神经网络能达到系统的稳定平衡点和能够提高优化速度和精度等特点,探讨了基于混沌神经网的行星齿轮传动机构模糊可靠性的优化设计,实例进行实验,结果显示混沌神经网络的优化获得了全局最优解.表现出了令人满意的结果.     

基于BP神经网络的行星齿轮传动的模糊可靠性优化设计

文中以渐开线行星齿轮传动机构为例,在考虑了机械传动各设计参数的模糊性和随机性的基础上,结合利用B P神经网络能达到系统的稳定平衡点和能够提高优化速度和精度等特点,探讨了基于BP神经网络的行星齿轮传动机构模糊可靠性的优化设计.     

模糊神经网络在温控系统中的应用

文章首先介绍了温控系统的方案设计以及部分功能模块,然后介绍BP神经网络结构和模糊推理,在分析两者弊端的基础上提出将两者相结合的控制方法。本文还介绍了模糊神经网络的结构和学习方法,以及如何对训练样本进行预处理,最后利用matlab神经网络工具箱作为平台,通过测试样本仿真和试验,本设计的应用为实现快速、精确的温控系统提供了一种功耗低、经济有效的解决方案。     

T-S模糊神经网络在产品服务质量评估中的应用

对产品服务质量的评估是产品评价所关注的问题之一。本文运用模糊控制以及机器学习的相关理论,建立了一种基于T-S模糊神经网络^[4]的产品服务质量评估模型。该网络结构分为前件和后件网络两部分,其中前者用于匹配模糊规则,后者则采用传统全连接网络对输入数据数据进行学习。根据仿真模拟所得到的结果表明,此模型应用于现实中的产品服务质量评估是有效可行的。     

模糊神经网络技术在防摇控制系统中的研究与应用

介绍了将模糊神经网络用于起重机电子防摇控制器和模糊神经网络的实现,以及如何利用MATLAB中的神经网络工具箱对模糊神经网络进行训练.并以MATLAB/SIMULINK为仿真平台建立了电子防摇控制仿真模型,经仿真表明该系统的抗干扰能力强,满足防摇控制系统的设计要求.     

电厂球磨机的模糊神经网络控制

广泛应用于火电厂的钢球磨煤机制粉系统是一典型的多变量非线性时变系统．各控制量之间存在着严重的耦合．这些因素使得基于常规PID方法设计的控制方案达不到控制作用。本文设计了一个模糊神经控制器并进行了仿真研究。并且用改进的粒子群优化算法对控制器的初值进行离线优化训练、最后的仿真结果表明优化后的模糊神经网络控制器对本文控制对象具有良好的控制性能，该控制方法可用于磨煤机制粉系统这类复杂过程的控制。     

Machine degradation analysis using fuzzy CMAC neural network approach

Traditionally, machine condition is described as a dichotomous problem: normal or failure. In fact, machines go through a series of degrading states until failure occurs. Degrading states do not make machines breakdown, but they do decrease performance reliability and increase the potential for faults and failures. In this paper, a neural network approach based on fuzzy cerebellar model articulation controller (FCMAC) is proposed to analyze machine degradation severity. Two kinds of situations are discussed: (1) machine signature from different levels of degradation severity are available to train the network; (2) machine signature from only normal perfect state are available to train the network. A degradation index is developed to reflect the degradation degree. The FCMAC network works as a ‘classifier’ or a ‘condition discriminator’ in these two situations. An example is presented to demonstrate this method and the results show that the FCMAC network is capable of ranking machine degradations quantitatively in both situations. With degradation analysis, maintenance activities can be implemented before failure eventually occurs, thus preventing fatal breakdowns more effectively.     

模糊神经网络在电气设备故障检测与诊断中的应用

电力变压器故障的机理难以应用准确的数学模型加以描述,故障现象与故障原因之间存在着很多不确定因素。本文应用人工网络理论,并利用模糊理论预处理数据,建立了基于模糊神经的变压器故障检测诊断模型。结果表明,该方法对变压器进行故障检测诊断是有效的,同时对其它电气设备的故障诊断也具有参考意义。     

BP神经网络在谐波齿轮传动主要参数设计中的应用

利用BP神经网络,建立了谐波齿轮传动主要参数与承载能力关系的映射模型;基于该模型,对谐波齿轮传动承载能力估算及主要参数设计方法进行了改进;通过实例说明改进的方法比目前通行的方法更加准确、简便.     

浅析无线局域网技术及其应用

本文简要介绍了近年来迅速发展的计算机无线网络技术,并通过工程实例进行相关说明。