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弧焊过程神经网络模糊控制(英文)
被引量：
3
1
作者
李迪
T.Srikanthan
井上胜境
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第3期401-408,共8页
提出一种将FLC与神经网络技术相结合的方法对钨极氩弧焊 (GTAW )过程进行控制 .它克服了模糊规则产生对专家的依赖及模糊集非自适应性的问题 .隶属函数的自适应及模糊规则的自组织通过神经网络的自学习和竞争获得 .该方法实现了弧焊过...
提出一种将FLC与神经网络技术相结合的方法对钨极氩弧焊 (GTAW )过程进行控制 .它克服了模糊规则产生对专家的依赖及模糊集非自适应性的问题 .隶属函数的自适应及模糊规则的自组织通过神经网络的自学习和竞争获得 .该方法实现了弧焊过程中模糊规则的自动确定和隶属度函数的在线调节 .以GTAW过程焊缝几何参数调节为对象 ,验证了算法的有效性 .计算机仿真表明 ,采用该方法的系统性能有较大的提高 .
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关键词
弧焊过程
神经网络
模糊控制
计算机仿真
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职称材料
基于模糊神经网络的弧焊熔池几何参数调节
2
作者
李迪
宋永伦
井上胜境
《焊接学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1999年第S1期135-141,共7页
模糊控制(FLC)在焊接过程控制中是一个非常有前景的控制方法。但是对于一般的FLC模糊规则依赖于专家(如高级焊工)的经验。另外,模糊集的隶属度函数是非自适应的,即一旦由经验或其它方法确定后则保持不变。对焊接这样一个时变、强干扰系...
模糊控制(FLC)在焊接过程控制中是一个非常有前景的控制方法。但是对于一般的FLC模糊规则依赖于专家(如高级焊工)的经验。另外,模糊集的隶属度函数是非自适应的,即一旦由经验或其它方法确定后则保持不变。对焊接这样一个时变、强干扰系统,固定的隶属度函数不能保证所需的性能特性,而应采用自适应隶属度函数改善系统的性能。因此,模糊规则集的自动生成及隶属度函数的在线调整对于现代焊接过程控制来说是迫切需要的。本文将FLC和神经网络相结合,研究实现上述目的的可行性。隶属度函数的自适应及模糊规则的自组织通过神经网络的自学习和竞争来实现。并以GTAW过程为对象验证所提出的方法。计算机仿真表明系统的性能得到提高。
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关键词
焊接
模糊控制
神经网络
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职称材料
题名
弧焊过程神经网络模糊控制(英文)
被引量：
3
1
作者
李迪
T.Srikanthan
井上胜境
机构
华南理工大学机电系
南洋理工大学应用科学学院
大阪大学接合科学研究所
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第3期401-408,共8页
基金
supportedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina ( 5 0 0 5 0 0 7
5 9785 0 0 4)andGuangdongProvincialNaturalScienceFounda ti
文摘
提出一种将FLC与神经网络技术相结合的方法对钨极氩弧焊 (GTAW )过程进行控制 .它克服了模糊规则产生对专家的依赖及模糊集非自适应性的问题 .隶属函数的自适应及模糊规则的自组织通过神经网络的自学习和竞争获得 .该方法实现了弧焊过程中模糊规则的自动确定和隶属度函数的在线调节 .以GTAW过程焊缝几何参数调节为对象 ,验证了算法的有效性 .计算机仿真表明 ,采用该方法的系统性能有较大的提高 .
关键词
弧焊过程
神经网络
模糊控制
计算机仿真
Keywords
fuzzy logic
neural network
membership function
gas tungsten arc welding
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP273.4 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于模糊神经网络的弧焊熔池几何参数调节
2
作者
李迪
宋永伦
井上胜境
机构
华南理工大学
日本国大阪大学
出处
《焊接学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1999年第S1期135-141,共7页
基金
广东省自然科学基金! (94 0 5 0 4
990 5 5 0 )
+1 种基金
国家自然科学基金!(5 9785 0 0 4 )
教育部留学回国人员科研启动基金
文摘
模糊控制(FLC)在焊接过程控制中是一个非常有前景的控制方法。但是对于一般的FLC模糊规则依赖于专家(如高级焊工)的经验。另外,模糊集的隶属度函数是非自适应的,即一旦由经验或其它方法确定后则保持不变。对焊接这样一个时变、强干扰系统,固定的隶属度函数不能保证所需的性能特性,而应采用自适应隶属度函数改善系统的性能。因此,模糊规则集的自动生成及隶属度函数的在线调整对于现代焊接过程控制来说是迫切需要的。本文将FLC和神经网络相结合,研究实现上述目的的可行性。隶属度函数的自适应及模糊规则的自组织通过神经网络的自学习和竞争来实现。并以GTAW过程为对象验证所提出的方法。计算机仿真表明系统的性能得到提高。
关键词
焊接
模糊控制
神经网络
Keywords
welding, fuzzy logic control, neural networks
分类号
TG444 [金属学及工艺—焊接]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
弧焊过程神经网络模糊控制(英文)
李迪
T.Srikanthan
井上胜境
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001
3
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职称材料
2
基于模糊神经网络的弧焊熔池几何参数调节
李迪
宋永伦
井上胜境
《焊接学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1999
0
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职称材料
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