汽车覆盖件模具钢高速切削数据库的研究

建立了基于B／S(浏览器／服务器模式)结构的汽车覆盖件模具钢高速切削数据库系统,该系统包括实例库、刀具数据库、工艺参数库、材料库、智能优化库5个功能模块。用户可根据实际需求,选择功能模块,对刀具、切削工艺、工件材料、加工实例等信息进行检索查询。该数据库通过对基于MATLAB神经网络的刀具磨损模型的调用,实现了精加工模具钢时对刀具磨损的在线预报。     

船舶航向保持模糊神经网络控制器研究

将模糊控制与神经网络融合为一体,为船舶航向保持控制系统设计出一种模糊神经网络自学习控制器．计算机仿真结果表明,控制方案可行,控制系统性能良好．模糊技术与神经网络的有机结合,为复杂系统的智能控制提供了良好的手段．     

一种基于模糊神经网络的PID控制器

利用神经网络自学习自适应能力和快速计算能力,提出一种基于模糊神经网络的PID智能控制器．该系统将模糊技术、神经网络与PID控制结合起来,实现了PID控制的自适应和智能化．通过仿真实验表明,该控制方案与传统PID控制系统相比,无论是超调量还是稳定时间,效果都要好得多．     

刀片综合可切削性评价的模糊技术

刀片综合可切削性评价的模糊技术Ｉ．ｓ．Ｊａｗａｈｉｒ等著唐文学译（哈尔滨汽轮机厂）近年来，机械制造业中金属切削应用不断增长。在设计速度，研制引进，改革刀具材质，刀具涂层技术及切屑槽形状等方面都有了很大的发展。由于金属切削所选择和使用的刀片取决于被加工...     

基于GA的模糊神经网络控制

在详细论述模糊神经网络技术基础上,提出了基于GA的模糊神经网络控制器构造方法.选择MATLAB作为开发工具,使用所提供的神经网络和模糊逻辑工具箱,完成了基于GA的模糊神经网络控制器设计,并应用ActiveX技术在虚拟测控系统中实现了对其的调用.     

基于多传感器数据融合的加工质量预测技术

多传感器数据融合技术已受到广泛关注．它的理论和方法已被应用到许多研究领域。基于多传感器数据融合技术,通过分析影响加工质量的多种因素．综合考虑铣削过程主轴电机电流信号、工件振动信号、主轴转速、进给速度、切削深度、切削宽度、顺,逆铣及刀具直径8种因素。以这8种因素作为神经网络输人,进行信息融合,以加工尺寸误差作为目标输出,建立了RBF神经网络加工尺寸误差智能预测模型。     

神经网络在空调故障诊断中的应用

介绍了模糊神经网络方法的基本概念和结构．就将模糊神经网络引入空调系统故障诊断系统作了较为系统的阐述．     

基于模糊神经网络的焊缝跟踪算法

将智能控制应用到焊缝跟踪系统中,采用模糊神经网络实现模糊控制的功能,提出了一种基于模糊神经网络的焊缝跟踪算法．实验结果表明,基于模糊神经网络的焊缝跟踪系统对于直线焊缝和平滑过渡的弯曲焊缝轨迹跟踪效果令人满意．     

智能故障诊断技术在核动力装置中的应用研究

核动力装置对系统的安全性能要求较高．为了让操作员在发生故障时,避免产生错误的判断及操作,一种较好的方法是将智能故障诊断技术应用到核动力装置故障诊断系统中．利用粗糙集的数据约简技术提取精简的规则,基于这些规则建立的模糊神经网络具有更好的拓扑结构,学习速度大大提高,容错能力强;RBF神经网络有着良好的局部性能,诊断单个故障的能力要优于模糊神经网络,且网络不用训练,诊断实时性好．将粗糙集理论所构建的模糊神经网络与RBF神经网络相结合,能充分发挥各自的优点．为了验证该方法的有效性,以核动力装置蒸汽发生器U形管破裂等故障为例,进行了仿真实验研究．研究结果表明该邦联网络具有良好的诊断准确性、实时性和可扩充性,得到了预期的效果．     

基于动态递归模糊神经网络的动态系统辨识

模糊系统和神经网络由于具有逼近任意连续非线性映射的特性而广泛应用于系统的辨识和控制，但是传统的模糊神经网络是一种静态映射，不适用于动态系统的辨识，而现实工程中的控制对象反映的是系统的动态行为．为了提高动态系统的辨识精度，提出了一种新型的动态递归模糊神经网络，并根据动态递归神经网络的数学模型推导其动态反向传播学习算法及其改进算法．仿真结果表明：由于动态模糊神经网络的辨识过程同时利用了系统的当前数据和历史数据，对动态系统的辨识，特别是对具有纯时间延迟动态系统的辨识，较传统模糊神经网络在辨识精度和稳定性方面具有更好的效果．同时，确定网络权值和隶属函数参数初始值的方法可使动态系统的辨识过程具有更快的收敛速度．     

Adaptive control of machining process based on extended entropy square error and wavelet neural network

Combining information entropy and wavelet analysis with neural network,an adaptive control system and an adaptive control algorithm are presented for machining process based on extended entropy square error(EESE)and wavelet neural network(WNN).Extended entropy square error function is defined and its availability is proved theoretically.Replacing the mean square error criterion of BP algorithm with the EESE criterion,the proposed system is then applied to the on-line control of the cutting force with variable cutting parameters by searching adaptively wavelet base function and self adjusting scaling parameter,translating parameter of the wavelet and neural network weights.Simulation results show that the designed system is of fast response,non-overshoot and it is more effective than the conventional adaptive control of machining process based on the neural network.The suggested algorithm can adaptively adjust the feed rate on-line till achieving a constant cutting force approaching the reference force in varied cutting conditions,thus improving the machining efficiency and protecting the tool.     

基于数据融合和挖掘技术的航海避碰决策系统

介绍了数据融合和数据挖掘技术，并把该技术应用于航海避碰决策系统中．建立了航海避碰决策系统的数据融合和数据挖掘综合处理的模型，并将基于多知识库的数据挖掘与信息融合技术与模糊神经网络数据挖掘技术相结合，利用模糊推理、神经网络技术和D—S证据理论实现目标识别，从而得到对于各目标类型的最终认识．     

磨料水射流切割可视化BP神经网络模型研究

针对磨料水射流切割性能与影响因素间存在复杂的非线性关系,无法用传统数学方法建模的问题,基于BP人工神经网络理论,结合典型材料的切割实验结果,在考虑射流压力、磨料流量、切割靶距、工件厚度、磨料喷嘴直径与切割速度6个因素情况下,建立了磨料水射流切割BP神经网络模型.同时,基于Delphi开发出了可移植的磨料水射流切割速度人工神经网络预测单元,实现了所建网络模型的可视化,为实现网络模型与数控系统的集成提供条件.研究结果表明,该网络模型能快速、准确、可靠地预测切割速度,与数控系统相集成可实现对磨料水射流切割质量的有效控制.     

电厂热工设备智能状态诊断分析系统软件设计

电厂热工设备智能状态诊断分析系统软件是以电厂热工设备为对象,主要由数据采集、数据处理、设备故障诊断和状态诊断等环节组成.该系统主要以神经网络为工具,主要包括基于神经网络辨识模型的故障诊断和基于神经网络模糊评判的状态诊断两种方法.该软件具有良好的人机界面,操作简单、方便.     

一种具专家能力的模糊神经网络自组织控制器

随着现代科学技术的迅猛发展,人们所面临的问题日益复杂多变。传统的控制技术与信息处理技术对这些复杂问题时常无能为力,因而产生了智能控制技术。近年来智能控制的研究主要集中在模糊系统、神经网络以及二者结合的模糊神经网络技术方面,特别是模糊神经网络已成为研究者们倾注的焦点。因此提出了一种具有专家调整策略的模糊神经网络自组织控制器的设计方案。其特点是：用神经网络代替传统模糊控制器的隶属函数和权值,实现了模糊规则的自动更新;采用一种对量化、比例因子进行专家调整的策略。仿真结果表明,这种智能控制器具有良好的控制性能。     

聚晶立方氮化硼刀具切削数据库管理系统

为实现对 ＰＣＢＮ刀具各种信息的查询及管理,以 Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ为平台,运用 Ｖｉｓｕａｌ Ｂａ－ Ｓｉｃ的数据库接。技术、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒ７.０数据库管理系统及Ｍａｔｌａｂ的仿真功能,建立了 ＰＣＢＮ刀具切削数据库管理系统,并对实现过程中有关查询的技术问题进行了深入剖析．实践证 明：该系统除具有一般数据库的性能外,还具有 ＰＣＢＮ刀具有关信息的多媒体咨询及演示功 能．同时运行稳定、操作灵活,实现了 ＰＣＢＮ刀具在加工不同工件时相关信息管理的规范化．     

Web模式切削数据库与专家系统研究

在金属切削过程中,刀具牌号和切削用量参数的合理选择对降低加工成本、提高生产效率具有重大意义.主要对切削数据库与专家系统进行开发,该系统基于Web模式采用ASP（active server page）技术开发,可根据实际加工条件合理推荐刀具和切削用量参数,并具有刀具对照查询和故障诊断等功能.系统可网络访问,满足企业多车间、跨地区资源共享.采用该系统可提高企业经济效益.     

基于模糊神经网络的模式识别方法

讨论了3种模糊神经元和由其构成的模糊神经网络的基本原理及其学习和自适应机制,针对模糊模式识别问题,建立了一种基于BP学习算法的模糊神经网络模式识别系统,该系统兼有模糊逻辑控制和神经网络两种技术的优点,提高了模糊模式识别的准确性。