模糊神经网络在嵌入式移动机器人避障中的应用研究

将嵌入式系统与机器人控制技术相结合,设计移动机器人的避障控制系统。以基于ARM9核的S3c2410处理器芯片作为控制核心,设计并实现模糊神经控制器。给出模糊神经网络控制系统的模型结构组成与模糊神经网络控制算法。通过对模糊神经网络的训练获取神经元之间的连接权值。仿真结果表明该算法具有较好的有效性和可行性。将神经网络与模糊控制相结合用于该系统中,使其具有模糊控制和神经网络的双重优化智能,有效地提高机器人的避障能力。     

模糊神经网络技术及其在一类复杂工业过程控制中的应用研究

针对毛纺工艺侧吹风的温、湿度控制系统的非线性特点设计了一种模糊神经网络控制器,并将其应用到毛纺车间中,实现了对生产车间的温度的精确控制.最后,用MATLAB和C语言做了仿真,结果令人满意.     

砂浆车液压调平系统设计与控制

砂浆车液压调平系统是以汽车轮胎为软基准面,采用PLC控制电液比例多路阀的流量,通过两次升调平的方法实现平台的调平。     

模糊神经网络在焊接中的应用

本文综述了国内外关于模糊神经网络在焊接过程控制、性能预测和缺陷检测等方面的应用现状。通过将模糊推理系统与神经网络技术结合起来,可以实现对焊接过程实时控制,建立焊接缺陷智能检测系统,提高焊接技术智能化水平。最后简要介绍了模糊神经网络在焊接中应用的发展趋势。     

模糊逻辑和神经网络在传动领域中的应用

本文首先分析了人工智能技术中的模糊逻辑和神经网络各自的原理方法及应用，它们的应用已遍及工业制造、家电生产、电力系统等部门和领域，最后简单介绍了模糊神经网络的特点和发展。     

基于模糊故障树的摊铺机液压调平系统故障诊断与维护策略

摊铺机熨平板的液压调平系统作为摊铺机的一个重要特征,是影响摊铺路面平整度的最关键的系统,其一旦出现故障,将严重影响摊铺路面的质量。以SP120摊铺机的液压调平系统作为研究对象,通过分析该系统的故障形式,提出了对SP120摊铺机液压调平系统故障基于模糊故障树理论的诊断方法,建立了该系统的模糊故障树,并对该故障树进行了事件模糊化分析和算法研究,结果表明该算法是可行的。最后给出了系统故障的预防和维护措施。     

神经网络控制及其在液压伺服系统中的应用

本文综述了近年来用于控制领域的神经网络的研究概况,介绍了用于液压伺服控制中的神经网络控制器的结构组成和学习算法,并分析了其研究和应用中存在的问题。     

神经网络在液压系统典型故障诊断中的应用

针对液压系统中的一种典型故障——油缸泄漏的故障诊断,提出通过监测油缸压力信号,提取时域组合特征并利用神经网络作为故障分类器的诊断方法。该诊断方法首先提取了油缸压力信号的时域组合特征作为特征向量,然后输入到神经网络分类器中进行故障的识别和分类。实验结果表明:该诊断方法能有效识别无泄漏、轻微泄漏、严重泄漏的3种状态,是液压系统故障诊断行之有效的方法。     

基于PLC的复合模糊控制在液压伺服同步控制系统中的应用

针对液压机四角调平控制的要求,提出一种基于PLC的PID 模糊控制的复合算法,其中模糊控制器和PID调节器都通过PLC来实现,这样既保留PLC控制系统控制灵活、可靠、抗干扰能力强等特点,又大大提高了控制系统的智能化程度.实践结果表明:该系统同步控制精度高、适应性好、抗干扰能力强、鲁棒性好.     

LCD模糊熵和SOM神经网络在液压泵故障诊断中的应用

针对液压泵故障诊断问题,提出了一种基于局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)、模糊熵和SOM神经网络三者相结合的故障诊断方法。对液压泵振动信号进行LCD分解,得到若干个内禀尺度分量(Intrinsic Scale Component,ISC);将ISC分量分别与原信号进行相关分析,筛选出包含主要故障信息的前几个ISC分量,计算其模糊熵并组成特征矩阵;将特征矩阵输入SOM神经网络进行分类识别。液压泵故障诊断实例表明,该方法能够准确识别液压泵典型故障,具有一定优势。通过与BP神经网络分类结果相对比,显示了SOM神经网络在特征分类方面的优越性。     

液压机械补偿功率回收模型参考模糊神经网络控制

介绍了液压系统试验中机械补偿功率回收的原理,建立了压力系统的数学模型.针对机械补偿功率回收系统影响压力的非线性因素多且多为缓变的特点,为满足试验要求提出了采用模型参考的模糊神经网络,提出了该网络实现的形式,设计了模糊神经网络和误差的逼近算法,根据要求确定了参考模型等.仿真结果表明:该控制方法能有效地跟踪参考模型,改变对象参数及负载输出压力无变化,能很好地满足试验要求.     

模糊神经网络及其在镦粗过程中的应用

主要分析了神经网络用于智能应用和知识获取的不足，模糊理论相对于神经网络的优势，提出了一种新的模糊神经网络模型，该模型的特点是具有较强的鲁棒性和能够获取网络中的知识（模糊规则），将该模型应用于镦粗压力计算中，在测试集中其模拟精度达到了较好的水平，更重要的是还可获得高效的模糊规则，为解决神经网络应用于知识系统的知识获取提供一条有效的路径。     

基于模糊自适应控制的四点支承液压平台自动调平方法

介绍了四支承液压平台的自动调平原理和方法,提出了液压平台的控制问题.针对平台电液伺服系统高度非线性特性和通道耦合问题,给出了一种模糊自适应控制方案,使控制器的设计不依赖于被控对象精确的数学模型.仿真结果表明:该控制方法响应速度快、控制精度高、鲁棒性好,具有良好的控制效果.     

神经网络监督控制在液压舵机伺服系统中的应用

针对液压舵机伺服系统中存在的非线性因素和工作环境的不确定干扰,提出将改进的神经网监督控制算法应用到舵机伺服控制系统设计中.该算法采用单神经元PID控制取代常规线性控制用于神经网络控制器学习,以提高控制系统的鲁棒性及神经网络模型学习初期系统的稳定性.在Simulink环境中建立液压舵机伺服控制系统模型并进行仿真,仿真结果表明:改进的神经网络监督控制,在液压舵机伺服系统中,具有良好的控制效果和较强的鲁棒性,为舵机伺服系统设计提供了一条新的思路.     

模糊神经网络滑模控制在轧机中的应用

针对液压轧机不确定的压下液压伺服系统的跟踪控制问题,设计了一种基于神经网络的滑模控制器.仿真与试验结果表明,该控制器使系统有较强的动态特性和稳态特性,并提高了系统的鲁棒性和跟踪性能.     

PLC在叉车油缸测试系统中的应用

本文介绍了用PLC控制叉车液压油缸测试系统的原理，说明了如何使用级式语言编制PLC控制程序的方法并且给出了测控系统的软、硬件设计方法，对于研制用PLC控制的试验测控系统具有较高的参考价值。