逆变点焊电源的模糊神经网络模型研究
研究了逆变点焊电源恒流控制的模糊神经网络模型,设计了模糊神经网络结构.利用BP算法,采用先正弦函数输入后恒定输入的方法对网络进行了分段训练,并使用MATLAB语言,对系统进行了自适应控制和比例因子影响的仿真分析.结果表明,逆变点焊电源恒流控制模糊神经网络,能够实现在线调整隶属函数参数,控制系统可快速感知外来干扰和过程变化,平均控制相对误差小于2.08﹪;比例因子的选取,对系统有很大影响,不同的比例因子在与训练好的网络结合进行控制时,系统控制效果不同.
逆变点焊 模糊神经网络 控制模型
张勇 蔡永青 谢红霞 刘金合
西北工业大学材料学院(西安)
国内会议
上海
中文
475-479
2005-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）