基于改进BP神经网络的主轴伺服系统故障诊断研究

针对数控机床主轴伺服系统的故障特点,建立了故障模型,确定了故障现象、故障原因样本集,并采用基于L-M算法的改进BP神经网络实现了对主轴伺服系统的故障诊断。仿真及试验结果表明,该诊断方法是行之有效的。     

基于改进遗传算法的模糊RBF神经网络控制在液压伺服系统中的应用研究

针对电液伺服系统普遍存在非线性、时变性和不确定性的情况,提出一种基于改进遗传算法的模糊RBF神经网络控制方法。该方法采用模糊RBF神经网络控制实现对液压伺服系统的自适应模糊控制,并将GA的全局寻优及BP局部寻优相结合,克服了单独应用GA算法或BP算法调节模糊RBF神经网络控制器参数存在的缺陷。仿真结果表明,该方法具有很强的自适应性和鲁棒性。     

模糊神经网络PID控制在振动打桩机中的应用

针对双马达电液伺服系统难以进行同步控制,实现无级调频调矩的问题,提出了基于Mamdani型的模糊神经网络PID控制方法。该方法的主要思想是结合模糊推理和神经网络控制技术,构成模糊神经网络,实时调整PID参数。实验结果表明：与传统PID控制方法相比,该方法改善了系统的动态特性,提高了控制精度。     

电液伺服系统的智能控制及其仿真研究

为提高电液伺服系统的控制性能。设计了一种神经网络自组织模糊控制器。即NNSOC。通过仿真实验表明,与传统的模糊控制器相比,该控制器可有效的抑制参数扰动及外力干扰,具有很强的鲁棒性。     

用于气动伺服系统的自适应神经模糊控制器

研究了一种基于压力比例阀的气动伺服系统自适应神经模糊控制器。其中的神经网络辨识器（NNI）通过高线训练可以充分逼近非线性动态系统的模型,并能够在线调整模糊控制器的控制规则。系统的位置控制精度和伺服特性有了很大改善。试验结果表明,所提出的控制器对该气动伺服系统具有很好的控制特性以及很强的自适应能力。     

基于自适应模糊神经网络辨识的电液伺服系统L2增益设计

为克服电液伺服系统不确定性、非线性、估计误差和干扰等因素对系统稳定性和精度的影响，提出了基于自适应模糊神经网络辨识的电液伺服系统L2增益设计方法。用自适应模糊神经网络在线估计包括系统不确定性和非线性在内的未知动态特性，同时用增益自适应变结构补偿自适应模糊神经网络的估计误差，用系统L2增益设计方法抑制干扰对系统的影响，以期使系统对不确定性和非线性具有鲁棒性，而且从干扰到描述系统跟踪误差的评价函数的L2增益小于指定值。     

基于模糊神经元控制的交流伺服系统

根据交流伺服系统高性能的要求,设计了一种模糊单神经元混合协调控制的交流伺服系统,它融合了模糊控制及神经网络控制技术各自的优点,大大提高了伺服控制的动、静态性能,取得了满意的效果。     

基于模糊神经网络的汽轮发电机组振动故障诊断

利用模糊系统和神经网络的优势,构造了一种改进模糊神经网络模型,该模型由四层组成。改进后的模糊神经网络模型大大减少了运算量,提高了收敛速度。采用此算法对于实际汽轮发电机组振动故障实例进行诊断（诊断结果与某改进BP网络进行比较）,证明了该模型是行之有效的,并具有较强的故障识别能力。     

基于神经网络的机械手摩擦补偿方法控制研究

论文提出了一种利用扩展两层神经网络和模糊整定PD控制相结合,对机械手伺服系统进行控制器设计的自适应跟踪控制设计方法,利用扩展两层神经网络的精确逼近特性来逼近机械手伺服系统中的未知动态摩擦。利用Lyapunov理论证明引入的一鲁棒控制律保证了机械手闭环系统的稳定性,仿真结果验证了基于扩展两层神经网络控制方法的有效性。     

基于遗传算法优化灰色神经网络的机床主轴热误差建模研究

针对机床主轴热性能对加工精度产生影响的问题,对机床主轴热误差建模方向进行了试验研究。以数控磨床主轴为研究对象,通过热特性试验获得了阶梯转速下的温度变化数据和热误差数据,对温度数据进行了模糊聚类分组,并采用相关系数法选出了温度敏感测点;通过对灰色神经网络初始参数进行优化,建立了遗传算法(GA)优化的灰色神经网络热误差预测模型;在该模型中,以灰色神经网络的预测输出和实际值的绝对误差作为遗传算法适应度函数,以平均相对误差作为预测模型的评价标准,并与灰色神经网络、BP神经网络预测结果进行了对比。研究结果表明:该预测模型具有更高的预测精度,通过GA对灰色神经网络的初始参数进行优化,可有效地提高网络的预测精度,更好地用于热误差补偿系统。     

基于免疫遗传算法的模糊径向基函数神经网络在高速电主轴中的应用

为满足高速高性能电主轴系统快、稳、准的控制要求,结合免疫遗传算法寻优速度快及模糊神经网络控制不依赖主轴系统模型的优点,设计了一种将模糊逻辑控制、径向基函数(Radical basis function, RBF)神经网络和免疫遗传算法进行有机结合的高速电主轴系统全局优化的控制策略,并将该智能控制策略成功应用于高速电主轴系统双闭环矢量控制系统的转速控制器中。通过免疫遗传算法对该智能控制器三类参数的同步优化取得了最佳控制效果,从而实现了对主轴输出转速的精确控制。试验和仿真结果验证了所设计的控制器能够精确控制主轴的输出转速,而且当高速电主轴受到突加负载冲击时,具有很好的抗干扰性能及较强的鲁棒性,使主轴系统具有优良的动、静态性能,实现了高品质驱动。     

基于神经模糊技术的电液伺服控制

研究了基于神经模糊混合技术的电液伺服系统控制问题。综合神经网络与模糊逻辑技术的优势,构造了一种神经模糊控制器,它具备知识自动获取、并行分布存储及快速模糊推理决策的能力,给出了一种在线学习算法。用于一类典型的电液伺服系统的控制,获得了满意的效果。神经模糊混合技术对于电液伺服控制的发展与要求（如更复杂系统及其高性能控制）具有重要价值。     

数控变工况切削过程的插补控制

为了实现变工况切削过程的伺服稳定性,对系统的状态变量进行模糊量化和归一化处理,应用神经网络建立模糊规则,对伺服系统的可调参数进行在线整定,通过神经网络的自学习和加权系数的调整,排除了由于切削过程中的工况改变对插补精度的影响.     

基于补偿模糊神经网络的智能诊断系统

提出了一种基于补偿模糊神经网络的智能诊断系统,该系统将神经网络和补偿模糊逻辑相结合,采用动态、全局优化的运算,充分利用了相互间的优点.在神经网络的学习算法中,动态优化补偿模糊运算,使网络更适用、更优化.网络不仅能适当调整输入输出模糊隶属函数,也能借助于补偿逻辑算法动态优化相应的模糊推理,由于补偿模糊逻辑神经网络引入了补偿模糊神经元,能使网络从初始定义的模糊规则开始训练,使网络容错率更高,系统更稳定.仿真实验证明该模型在智能诊断中具有收敛速度快,诊断精度高,而且适应性强等优点.     

基于补偿模糊神经网络的智能诊断系统

提出了一种基于补偿模糊神经网络的智能诊断系统,该系统将神经网络和补偿模糊逻辑相结合,采用动态、全局优化的运算,充分利用了相互间的优点.在神经网络的学习算法中,动态优化补偿模糊运算,使网络更适用、更优化.网络不仅能适当调整输入输出模糊隶属函数,也能借助于补偿逻辑算法动态优化相应的模糊推理,由于补偿模糊逻辑神经网络引入了补偿模糊神经元,能使网络从初始定义的模糊规则开始训练,使网络容错率更高,系统更稳定.仿真实验证明该模型在智能诊断中具有收敛速度快,诊断精度高,而且适应性强等优点.     

起升机构液压系统模糊神经网络故障诊断

基于起升机构液压系统故障诊断的特点,提出基于故障树的模糊神经网络作为汽车起重机起升机构液压系统故障诊断的方法。该方法利用故障树知识,提取汽车起重机起升机构液压系统故障诊断的输入变量和输出变量,引入模糊逻辑的概念,运用模糊隶属度函数来描述这些的程度,利用共轭梯度优化算法对神经网络进行训练,并通过实例分析,验证了汽车起重机起升机构液压系统模糊神经网络故障诊断的有效性。     

RBF模糊自适应控制在电液速度伺服系统中的应用

由于电液速度伺服系统的非线性和参数的不确定性,难以建立精确的数学模型,文中引入RBF（径向基函数）模糊自适应控制,利用RBF神经网络进行自学习,修改和完善模糊规则,改善其动态性能.仿真结果表明该方法具有较强的自适应和自学习能力,即使对复杂的非线性系统也能取得良好的控制效果.     

基于神经模糊控制理论的数控机床热误差建模

将基于神经模糊控制理论的建模方法--模糊神经网络建模法应用到数控机床热误差建模当中,讨论了热误差模糊神经网络的结构及建模原理;对大型数控龙门导轨磨床主轴箱系统进行建模试验,采用非接触式红外温度测量仪和千分表分别测量主轴箱系统温度值与主轴热误差,得到两组独立的试验数据,一组用来建立主轴箱系统热误差模糊神经网络预报模型,另一组用来对模型进行验证。试验结果表明,模糊神经网络模型预测精度高,泛化能力强;将模糊神经网络建模方法与径向基函数神经网络建模方法进行综合对比,分析结果表明,模糊神经网络建模方法具有更好的建模效率、建模鲁棒性及预测性能。     

基于动态模糊神经网络的并联机器人鲁棒复合控制研究

针对6-DOF并联机器人液压伺服系统存在参数摄动和外界不确定性因素干扰的问题,提出了一种基于动态模糊神经网络的鲁棒复合控制策略。在充分分析了液压伺服系统的基础上,对控制系统进行了PD控制器、鲁棒内回路控制器、零相位误差跟踪控制器以及动态模糊神经网络控制器的设计。然后基于MATLAB软件进行了控制系统的运动性能仿真实验分析。结果表明,鲁棒复合控制器的应用在很大程度上了消除了负载交联耦合干扰对系统的影响,而且提高了系统的鲁棒稳定性。     

旋转机械故障智能诊断与预报方法综合研究

系统地介绍了由灰色理论、模糊理论、神经网络理论及模糊神经网络理论等各类先进的诊断技术汇总开发的一套旋转机械故障智能诊断与预报系统软件 ,实现了多类方法进行综合诊断的功能 ,并且通过实例验证了该诊断与预报系统软件的可行性 ,从而为旋转机械故障诊断与预报专家系统的研究与开发提供了一定的借鉴。