基于S7-200 PLC的模糊神经网络算法设计

随着智能信息技术的发展,模糊神经网络算法广泛应用于工业控制.但该算法尚未应用于PLC.针对这种现状,给出基于S7-200PLC的模糊神经网络算法设计.利用模糊神经网络算法的理论知识,在S7-200的平台上采用梯形图和指令表两种模式编程设置.并利用PLC仿真软件对其仿真,仿真结果达到预期目标.     

基于T-S模糊神经网络的ATM网络拥塞控制

本文充分考虑了模糊神经网络的学习功能，提出了利用T－S模糊神经网络算法对ATM网络进行拥塞控制的方案。仿真结果表明，该方法改善了网络对拥塞的实时处理能力，又增加了网络资源的利用率。     

基于PLC的模糊神经网络控制策略的应用

研究了模糊控制与神经网络两者相结合构成的模糊神经网络控制策略,实现了模糊神经网络控制算法在PLC中的软件编程,它不依赖于被控对象精确的数学模型,将模糊神经网络控制器应用于温度控制系统中,获得了良好的控制效果。     

基于遗传算法的模糊神经网络控制技术研究

提出了一种基于去模糊优化的模糊神经网络控制器及模糊神经网络的遗传学习算法.利用遗传算法优化包含控制器性能的指标来离线寻找最优的模糊神经网络控制器结构和参数,经过遗传算法训练的模糊神经网络控制器被接入模糊神经网络智能控制系统中.仿真结果表明,利用此方法实现的控制,系统的控制精度高,超调量小,鲁棒性能很强,获得了良好的控制效果.     

基于模糊神经网络的精品课网站评价模型研究

随着各大高校精品课建设热潮的兴起,各种精品课的网站建设应运而生。然而对该网站的评价机制尚不完善,文章提出一种基于模糊神经网络的评价模型,对精品课建设网站进行评估。同时提出了一种新的模糊神经网络算法,克服了原有的神经网络算法的缺陷,并评估精品课网站的性能。首先,文章设计了一种基于模糊BP神经网络理论的新的计算结构,并选取改进的模糊神经网络算法的新的自我训练方法;其次,对算法的性能从四方面进行理论性评估;最后,基于分析和构建评价指标体系,改进的模糊神经网络算法应用于评价精品课网站的性能,实验结果表明,改进算法的优势包括较高的评价精度,收敛速度快,振动小,算法过程简单。     

基于神经网络的干涉仪测向方法

针对干涉仪测向系统中采用传统算法难以克服系统误差的问题,提出了一种基于神经网络的干涉仪测向方法。通过对干涉仪测向系统进行建模,分析了测向误差来源和解相位模糊算法,建立了基于相位干涉仪测向系统的BP神经网络模型,并采用了Levenberg-Marquardt算法对BP神经网络进行改进。以微波暗室的试验数据为训练数据,利用Matlab工具箱对神经网络进行了验证性的仿真试验。仿真结果表明:与传统的测向算法相比,该算法能克服系统误差,进一步提高干涉仪测向精度,改进后的神经网络的收敛速度得到大大提高。     

神经模糊卡尔曼滤波器的设计研究

提出一种将模糊逻辑和神经网络与卡尔曼滤波器有机融合为一体的信息融合方法，该方法既体现了模糊逻辑用语言来进行知识表达的特点，也融合了神经网络的自学习性和自适应性，其中自适应性的体现则是利用了神经网络的BP算法．仿真证明了神经模糊卡尔曼滤波优于常规卡尔曼滤波。     

一种模糊小波神经网络辨识器的设计与应用

针对现有模糊神经网络的语言变量层隶属函数的不足,借鉴小波变换良好的尺度变换和伸缩平移特性,提出了一种新的模糊小波神经网络模型,并研究了其结构和相应的优化算法.将该模糊小波神经网络作为系统辩识器进行计算机仿真,仿真结果表明所研究的模糊小波神经网络结构及其学习算法简单有效,系统辩识准确.     

基于模糊神经网络的执行器故障诊断

针对神经网络在故障诊断中的局限性,提出了一种将模糊理论与BP神经网络结合的故障诊断方法,使其应用到执行器故障诊断中.通过和BP神经网络学习算法对执行器故障诊断的结果比较来证明模糊神经网络算法的优越性.首先介绍执行器常见故障;其次对故障征兆进行模糊化预处理,获得了神经网络训练样本,最后应用Matlab软件进行了系统仿真.仿真结果表明:该方法收敛速度快、诊断精度高、自适应性强,能够有效地诊断执行器故障.     

基于CSO优化模糊神经网络的污水处理出水COD预测模型

针对污水处理的非线性系统,为了能够有效预测出水化学需氧量（COD）。提出了一种基于鸡群算法（CSO）算法优化的模糊神经网络预测模型。首先通过模糊神经网络设计了COD模糊神经网络预测模型;之后采用鸡群算法优化模糊神经网络模型参数,弥补预测模型容易陷入局部极小值的缺点,使模糊神经网络的预测精度有了明显提高。最后用MATLAB平台进行仿真实验,仿真结果清晰表明,改进型模糊神经网络预测模型具有很好的自适应性和鲁棒性,提高了COD预测精度和预测效果,能够满足实际污水处理的测量需求,具有一定的研究价值。     

基于Modbus协议的S7-200 PLC语音播报功能扩展

介绍一种基于Modbus协议的S7-200 PLC扩展系统,该系统采用单片机和科大讯飞TTS语音模块为PLC提供语音播报功能。本文对Modbus协议,S7-200的Modbus-RTU通讯指令及单片机语音播报系统的控制方式等进行了较详细的介绍,并开发了一种基于S7-200PLC实际应用环境的语音播报系统。文中给出了系统的详细设计方案,可供同类系统的设计及应用提供借鉴。     

MSBR法污水处理模糊神经网络控制的研究

模糊神经网络(FNN)技术的迅速发展及其理论的不断完善为其在各个领域的应用奠定了基础。简述了FNN技术的发展以及在污水处理过程中的应用现状和重要性,详述了模糊神经网络控制在MSBR法污水处理中的应用,提出了一个具有5层的模糊神经网络控制器,通过仿真实验表明该控制系统具有很强的鲁棒性与容错性,该控制器能够自动调整隶属度函数、动态优化控制规则,将其应用于溶解氧控制和出水水质预测,结果表明可以快速、有效地使溶解氧浓度达到期望值,实际出水水质预测结果也具有很好的收敛性和预测精度。     

基于S7-200仿真软件的PLC教学探索

可编程控制器(Programmable Logic Controller,PLC),在工业现场中凭借其应用广泛、使用方便、功能强大等特点,已经成为现代工业自动化的主要支柱之一。PLC课程与实际工程应用联系密切,是一门实践性、综合性很强的课程,因此,只通过课堂上单纯的理论分析难以将课程的重点、难点讲解清楚。文章通过S7-200仿真软件在PLC教学中的一个典型应用实例,介绍了S7-200仿真软件的功能和使用方法,肯定了S7-200仿真软件在一体化教学中取得的效果。     

基于模糊神经网络的网络业务量预测研究

利用神经网络(NN)的自学习能力以及模糊逻辑的动态性和及时性等特点,将模糊逻辑和 NN 有机地结合起来,构造出了五层模糊神经网络(FNN),并用训练 NN 的相应学习算法-BP 算法来训练网络。本文将 FNN 用于网络自相似业务预测研究中,并与单纯的 NN 算法相比较。仿真结果表明,FNN 能很好地预测复杂网络业务,与传统的 NN 算法相比,不仅收敛速度快,且得到更好的预测效果。本文为复杂网络业务流量预测研究提供了一种有效途径。     

基于西门子S7-200的电动窗控制系统

采用S7—200PLC建立PPI网络,并使用组态软件组态王与PPI网络中的主站进行通信,实现对某大楼电动窗进行监控的PLC分布式系统。从控制要求、硬件系统结构、编程和组态等方面对系统进行了详细介绍。实践表明：通过这种方式建立的PLC监控网络,结构简单,经济性较好,有一定的参考价值。     

分布式控制系统中的串行通信设计

文章介绍了S7—200 PLC的自由口串行通信协议，讨论了分布式控制系统中S7—200 PLC与上位计算机的串行通信程序设计方法，并给出部分的自由口串行通信程序和采用VB6．0实现的串行通信程序。     

高速文化纸机变频传动系统设计

文章应用ABB系列变频器于造纸自动化领域,将ABB系列直接转矩变频器和西门子S7-300P LC组成核心控制装置设计一套文化纸机传动控制系统,通过软、硬件设计,较好的实现了文化纸机电气传动控制系统中的负荷分配、速度链、张力控制等功能。本套系统应用后证明:这种基于S7-300PLC和ABB系列变频器的全数字控制系统完全适用中、高速纸机的控制精度和反应速度等控制性能的需要。     

内河船舶数字化舵机智能控制技术研究

针对目前内河船舶舵机控制方式的弊端, 提出模糊自适应PID控制策略, 运用MATALB/SIMULINK进行仿真分 析验证其可行性。基于西门子S7-200PLC开发了控制程序, 结合数字化设备, 改进传统内河船舶舵机的控 制方式, 为数字伺服控制技术的实际应用提供了有益借鉴。     

S7—200 PLC在PID闭环控制系统中的应用

为了实现对现场生产过程的精确控制,PLC闭环控制系统在工业生产中正得到越来越广泛的应用,阐述PLC实现PID控制的3种常用方式,分析闭环控制系统中PID数字控制器的原理,结合西门子S7-200 PLC详细介绍PID指令使用和输入/输出变量转换的方法,为S7-200 PLC在PID闭环控制系统中的应用提供一整套解决方案,最后以工业生产中常见的温度控制为背景,给出一个编程实例,对PID在工业控制中的应用很有参考价值。     

基于模糊神经网络的二相码旁瓣抑制

研究了模糊神经网络在二相码旁瓣抑制中的应用,对网络的学习算法进行了改进,采用梯度下降算法优化规则前件参数,而用最小二乘算法优化规则后件参数.对13位巴克码进行的仿真结果表明,改进的算法具有极快的收敛速度,可获得60 dB以上的输出主副比,提高了雷达的探测性能.