基于熵测度的加工过程模糊控制参数优化

设计了一种参数优化的模糊控制器，其以信息熵为优化的性能指标，根据模糊控制器输入变量的大小。寻找模糊控制器的最优参数。应用于切削务件变化的加工过程的参数自调整模糊控制表明，这种方法不仅可以提高模糊控制的动、静态性能，而且还具有信息补偿、鲁棒性强等特点。     

基于熵测度的加工过程模糊控制的参数优化

设计了一种参数优化的模糊控制器,其以信息熵为优化的性能指标,根据模糊控制器输入变量的大小,寻找模糊控制器的最优参数。应用于切削条件变化的加工过程的参数自调整模糊控制表明,这种方法不仅可以提高模糊控制的动、静态性能,而且还具有信息补偿、鲁棒性强等特点。     

模糊控制在恒温系统中的应用

本文结合温度变化特性,采用多重模糊推理和积分抑制的方法设计一个恒温系统.实验结果表明控制系统具有良好的动态性能和较高的控制精度.     

模糊控制下的数控机床几何误差研究

随着信息化以及大数据时代的到来,数控技术也在不断的发生着变化,提高数控机床的加工深度以及精度是该行业永恒的发展主题。同时,检测数控机床状况的重要内容也在于机床加工精度指标工作的完善程度。由于机床在国民经济中独特的地位,人们越来越重视这一行业的发展以及技术的革新。在新的背景以及人们新的需求下,本文主要探讨目前数控机床在控制中所产生的几何误差以及模糊技术是什么,最后结合两者,探讨模糊控制技术下,机床中所产生的几何误差是怎样减少的。因此,该研究对于后期的工作开展具有重要的借鉴意义。     

基于误差信息熵模型的传感器特性辨识决策

文中利用信息论的基本原理,建立传感器误差的信息熵模型,并进行传感器特性的辨识决策,消除了人为决策时主观因素的影响,由于信息熵模型符合概率统计的一般规律,因此在使用中可以提高传感器的测量精度。     

长键槽在加工过程中的误差分析

简述了普通刨床加工长键槽产生加工误差的多种因素,并对加工过程中产生的主要误差、定位误差、对称度误差和刀具误差进行了综合分析。     

基于神经模糊控制的机床热误差建模方法

通过神经模糊控制方法对机床热误差进行建模,所建模型的输出值与实验测量值拟合得非常好,显示了较高的精度;将该模型与多元线性回归方法所建立模型进行比较,证明了该方法的优越性。     

模糊自学习误差补偿方法及其在位置误差补偿中的应用

提出了一种新的模糊自学习误差补偿方法，根据伺服机构的位置误差和位置的变化率，利用模糊规则和推理得出位置误差初始校正值，采用自学习、自校正技术生成位置误差校正表。该方法成功应用于开环数控系统的位置误差补偿。     

加工过程中基于信息熵的神经网络控制方法研究

不确定性信息的处理是目前控制器设计的关键和难点 ,变切削深度加工过程有大量的不确定性信息 ,本文以其为实验对象 ,研究神经网络控制效果 ,虽然网络学习率已根据实际需要作了修改 ,但系统响应速度较慢。据此 ,提出基于信息熵的神经网络优化控制算法 ,对熵函数中的概率分别采用均匀分布规则和根据最大熵原理求取两种策略。比较发现 ,前者比最初神经网络控制更能显著提高系统响应速度 ,后者能在此基础上将震荡次数减少 2 / 3。实验证明 ,基于信息熵测度的控制对处理不确定性系统具有很好的效果。     

信息熵原理在ABS中的应用

信息熵原理在机械工程领域中已经得到广泛应用.以汽车制动系统为例,论述信息熵原理在故障预测及反馈控制参数调整中的应用.利用信息论中的熵的概念建立了ABS制动系统的信息模型,从而指导ABS制动系统的建立.从信息论的观点出发对ABS进行预警,可以大大提高ABS系统的安全性.     

加工过程误差控制策略的不断创新

总结作者及其领导的科研组对加工过程误差控制策略进行不断创新的成果，就加工过程误差规律、计算机控制实时性等有关问题进行了探讨，指出信息化控制方法符合可持续发展策略的要求。     

平面度误差的最小二乘法分析

本文就平面度误差的数学模型与按最小乘法建立理想平面（评定基准）的数学模型展开分析讨论；并结合实例分析，得出较客观地评定平面误差或测量较大平面的平面度误差，最小二乘法是最佳方法。     

模糊推理耦合轮廓误差补偿方法的研究

提出模糊推理耦合轮廓误差方法的原理，算法及实现方法，该法能在不增加硬件，不改变轮廓系统各进给出轴位置环的情况下，根据系统的轮廓误差，通过糊揄和自学习校正，向各轴提供附加补偿作用，百而提高系统的轮廓精度，针对二轴轮廓系统的闭环数字仿真和实验结果，证明该方法的可行性和有效性。     

基于信息熵的模拟退火算法优化铣削加工模糊控制器参数

提出以信息熵为性能指标、用模拟退火算法优化模糊控制器参数的新方法应用于铣削加工恒力约束控制。仿真表明:将优化后的模糊控制器应用于切深不变的铣削加工控制中可以取得良好的控制效果;变切深时,可在小范围进行参数优化。     

深管电解加工模糊控制的研究

通过对几种在线检测方法和加工对象间隙变化范围的分析,设计了阴极、测试电路、模糊控制系统。初步调试表明,采用这种模糊系统进行在线检测控制是可行的。     

基于信息熵的结构广义可靠度与模糊安全系数

基于信息熵研究了模糊可靠性意义下的可靠度和模糊安全系数及它们之间的关系，在模糊应力-模糊强度和随机应力-模糊强度两种干涉模型中，分别探讨了隶属函数为正态型和非正态型情况下模糊安全系数的确定问题，揭示了模糊安全系数与模糊可靠度之间的关系，并以实例给予说明。     

神经网络在加工误差控制中的应用

加工误差的控制是自动化加工技术中的难题,传统的控制理论不能解决一些问题。通过人工神经网络建立起切削加工自动控制系统,具体训练网络采用离线训练,将样本数据准备后用Matlab工具箱函数即可完成,并应用于实际的切削过程。结果表明,神经网络控制系统能有效的控制加工误差。     

半导体制冷器温度模糊控制技术研究

根据珀耳贴效应并针对半导体制冷器的特性，提出了一种温度模糊控制方法。通过对半导体制冷器的建模以及模糊控制器的设计，建立了整个模糊控制系统的仿真模型。实验结果表明，模糊控制器动态输出的超调量和静态误差均比传统PID小，并且控制系统具有良好的稳定性。     

五坐标曲面数控加工误差分析及控制方法

针对五坐标曲面数控加工中加工方法引起的误差,分析了误差产生的原因,找出了数控加工过程中影响工件加工精度的因素,提出了控制误差的方法,为数控加工精度的有效控制提供了系统的理论依据。     

基于模糊小波神经网络的加工过程自适应控制

为了克服模糊控制动态响应慢和鲁棒性差的缺点,将模糊控制的定性知识表达能力与小波分析优异的局部控制性能和神经网络的定量学习能力相结合,提出了一种模糊小波神经网络自适应控制器,并将其应用于加工过程控制。对变切削深度的铣削加工过程控制的仿真结果表明,基于模糊小波神经网络的加工过程自适应控制,其控制效果优于一般的模糊控制和神经网络控制,具有很好的动、静态性能。该自适应控制器能有效防止刀具损坏和提高加工效率,是一种有效的加工过程控制方法。