基于神经网络的等离子切割过程参数智能决策的研究

摘要：

针对等离子切割过程中存在的非线性伏安特性、切割工艺参数紧耦合以及难以确定最佳参数的问题，本文介绍了一种结合RBF神经网络和专家系统的控制策略。RBF神经网络和专家系统相互结合，利用各自的优点，克服了专家系统容错性和学习能力差的缺点，避免了非线性系统中过多的建模过程，能够在推理过程中通过神经网络的训练来获得最佳的输出值，达到了理想的控制效果。

关键词： 多参数耦合 RBF神经网络 最佳参数

作者: 张文武 程良伦

作者单位: 广东工业大学 自动化学院,广州 510006

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国自动化学会中南六省区自动化学会第28届学术年会

会议地点: 广州·香港

会议语种:中文

页码: 326-330

在线出版日期: 2010-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）