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。     

加工过程的复合自适应模糊控制

设计了一种自适应模糊控制器,采用了模糊规则在线自调整和输出比例因子在线自适应估计相结合的策略,应用于铣削加工过程的仿真结果表明,该控制器可适用于非最小相位系统,为加强过程的约束型控制提供一条有效途径。     

基于信息优化的加工过程神经网络控制

为了提高加工过程生产率和保证加工精度,以加工过程的恒切削力控制作为研究对象,将信息论原理和神经网络智能控制理论应用于加工过程控制,以信息熵作为加工过程智能控制系统的性能测度能统一各级性能指标,将神经网络作为加工过程控制输入和系统输出的信息传输通道,确定了神经网络基于信息优化的目标函数,推导出了信息优化的三层BP神经网络学习算法,提出了恒力切削过程中基于信息优化的神经网络控制系统框架.通过加工过程的仿真实例证明,与传统自适应神经网络控制方法相比,基于信息优化的神经网络控制方法收敛精确,速度快,振荡小,系统超调量小,具有较好的综合性能.研究结果为信息理论应用于加工过程控制提供了有效途径.     

加工过程自适应模糊控制的对称模糊化及控制算法

提出与常规离散模糊化及相应控制算法截然不同的对称模糊化和含对称模糊数的控制规则在线自调整方法。设计了相应的规则－比例因子自调节模糊控制系统,并应用于切削参数变化的铣削力在线控制。试验结果表明,所提出的方法有效,具有信息补偿,鲁棒性和适应性较强等特点,为加工过程自适应模糊控制了新思路。     

误差平方与信息熵指标在加工过程模糊控制中的性能比较

误差平方积分性能指标着重权衡大的误差,较少考虑小的误差,其选择性不是很理想。为了改善误差平方积分性能指标的不足,提出采用信息熵为性能指标,通过计算机仿真比较误差平方与信息熵性能指标在加工过程模糊控制中的应用,仿真表明熵性能指标能够综合评价控制系统的动、静态性能。     

基于智能技术的电火花加工过程建模和参数优化

根据电火花加工工艺特点 ,建立基于遗传算法的加工过程人工神经网络模型 ,实现加工结果的预测。根据预测结果 ,在保证表面粗糙度要求的前提下 ,以最大加工速度为目标 ,用遗传算法实现加工参数的优化。实验结果表明以上算法可有效解决电火花加工条件优化的问题 ,自动生成加工参数 ,而且收敛速度较快 ,满足机床控制的要求。     

基于最大熵准则的加工过程神经网络建模

传统BP算法收敛速度慢、产生局部极小点的原因之一是该算法采用的是均方误差准则。为了改进BP算法的不足,提出基于最大熵准则的BP算法,并应用于加工过程的神经网络建模。仿真表明：基于最大熵准则的BP神经网络建模,其辨识精度优于一般BP算法神经网络建模。     

图像采集卡硬件参数基于熵的自动优化

为降低计算复杂度和系统响应时间,提出了图像采集卡硬件参数自动优化的工程实现算法。通过统计图像直方图两端的数据量获得信息熵的九种状态,并依据所处状态的不同对采集卡硬件参数进行动态调整,从而改变图像的亮度和对比度获得图像最大熵。实验结果表明在单帧时间延迟的条件下,此种方法可以完成对图像采集卡硬件参数的自适应优化。     

基于遗传算法优化的加工过程PID控制

本文分析建立了加工过程的模型,并且利用遗传算法对其PlD控制进行了参数优化.仿真试验表明,参数优化后的控制系统具有很好的动态性能.     

铣削加工过程多目标优化专家系统

建立了铣削加工多目标优化专家系统,采用带宽容约束方法的多目标优化问题求解控制机,利用Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ神经网络进行优化求解。通过神经网络和专家系统的集成,为切削加工的多目标优化提供了一种新方法。     

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。     

基于切削负载约束的工艺参数优化技术研究

随着制造业的不断发展,新一代航空发动机对零部件的加工质量、生产效率、生产成本的要求越来越高。工艺参数的选取对加工质量、生产效率、生产成本有很大的影响,对工艺参数进行不断迭代优化成为提升航空发动机制造水平的迫切需求。目前,对工艺参数的优化研究主要采用查找手册结合大量试切的方法进行,这种方法无法保证参数适用于航空发动机零件复杂多变的加工工况,且优化周期长,效率低,难以满足当前零件研制及批生产要求。因此,提出一种基于主轴负载约束的工艺参数优化方法,以航空发动机机匣零件为研究载体,利用主轴负载监控系统提取、分析主轴负载等加工过程数据,进而对参数进行优化,使机床切削负载达到平滑输出。     

#3炉磨煤机模糊控制系统分析与优化

下花园发电厂中储式制粉系统控制系统采用模糊控制系统。本文通过对模糊控制系统优化，使制粉效率大为提高，制粉单耗显著降低，锅炉燃烧更加稳定。     

参数自调整模糊控制在空调系统中的应用

对于典型的非线性、时变、滞后的空调系统,基于精确模型的经典控制和现代控制方法难以取得良好的控制品质。而模糊控制则因其具有无需建立被控对象数学模型,鲁棒性与抗干扰性强等特点,能很好地适应空调系统的控制要求而得到广泛的应用。在分析了基本的PID参数整定对系统性能影响的基础上。将模糊控制技术与经典PID控制相结合。建立参数自调整模糊控制器．并用MATLAB软件对该控制器进行仿真。结果表明,参数自调整模糊控制器具有较快的响应速度和较小的稳态误差,同时对被控对象的参数变化有一定的自适应能力。     

基于参数自整定的破碎机模糊控制系统设计应用

针对选煤厂破碎机控制系统存在的滞后性强、灵活性低、适应性差的问题,研究了一种基于参数自整定的破碎机模糊控制系统。在分析系统设计、硬件设计的基础上,重点分析了参数自整定模糊控制算法,并完成仿真测试和应用测试。测试结果表明,采用参数自整定模糊控制系统的选煤厂破碎机满足设计要求,提升了破碎机的智能化水平,有助于提升选煤厂破碎机控制系统的灵活性、适应性,有助于破碎机控制系统安全、高效、稳定运行。     

轿车空调参数自调整模糊控制的仿真研究

为了提高轿车车室内的温度舒适性,同时又降低能耗,根据轿车空调的功能结构并以热力学分析为基础,建立了轿车空调参数自调整模糊控制的控制模型。在MATLAB/Simulink软件环境下分别对夏季和冬季不同的车室外温度进行了仿真,仿真结果表明：该控制器具有自适应性强、温度波动小和稳态精度高的优点。     

汽缸体切削加工过程中的刀具优化

针对发动机缸体在加工中部分刀具出现的问题,通过对切削结果进行对比分析,结合机床性能和生产节拍的要求,确定刀具型式、几何参数及切削参数,满足了加工要求。仅以缸体销孔、前后端面及顶面的加工为例介绍了相关刀具的优化过程。     

基于遗传算法的非线性控制系统参数优化方法

本文针对非线性控制系统参数优化问题,结合非线性控制系统理论、最优化理论及遗传算法,提出了一种新的仿真优化方法,该方法利用遗传算法来求解非线性控制系统参数优化问题,由于遗传算法是在解空间的多个区域内进行搜索,能以较大的概率跳出局部最优,因此可技巧以整体最优解。仿真结果表明,该方法是一种有效的非线性控制系统参数优化方法。     

基于模糊控制理论的交通控制系统的设计

本文介绍了一种基于模糊控制理论的交通控制系统.针对当前城市交通系统中的被控对象具有较大的随机性和偶然性,本文把不需要建立精确数学模型的模糊控制引入到城市交通控制系统,对十字路口的交通情况进行研究,采用了两级模糊控制:根据车流量由相位优化控制器进行相位优化以及由绿灯延时控制器分配绿灯延时的控制方案,且每隔一定周期重新确定绿灯延时,方案在MATLAB环境下由程序实现.较好地解决了交通流量不均衡、不稳定所带来的车辆延误等问题,提高了道路的通行能力.     

事件驱动考虑加工任务和监测状态的大型构件装配界面切削参数在线优化

针对大型构件装配界面加工中刀具磨损和表面质量的监测状态与加工任务关联性弱、切削参数优化中未考虑刀具磨损的实际与理论值的差异性及对工人经验的强依赖性等问题,提出了一种事件驱动考虑加工任务和监测状态的切削参数在线优化方法。首先,建立了事件驱动的切削参数在线优化框架,利用事件处理技术监测装配界面加工过程,确保各阶段加工任务正确,进而通过事件驱动监测与优化方法。其次,在该框架下对异常监测事件(如刀具寿命报警、表面粗糙度报警等)处理,触发混合遗传粒子群优化算法实现切削参数在线优化。最后,通过某型飞机垂尾装配界面样件的加工试验数据和系统验证了所提方法的有效性。结果表明该方法能够有效保证大型构件装配界面的加工质量和效率,为加工过程的监测和切削参数在线自适应优化提供了理论基础和技术支持。