电火花加工过程模糊神经网络控制策略研究

在研究相平面非线性规划的基础上，对电火花加工的控制过程进行合理分解，提出用人机系统的观点，研究以人机智能结合的方式来实现电火花加工过程模糊控制的优化设计方案。设计了一种预测神经网络和模糊神经网络协调作用的电火花加工模糊神经网络新型控制器，研究了控制器的离线训练数据和在线训练数据的获取方式、离线学习和在线学习算法。     

基于信噪比的微小孔加工工艺参数的分析方法

加工工艺参数准确合理的分析方法是优化组合电火花微细加工中多目标工艺参数的重要前提和保证。文章利用参数设计中的信噪比方法对电火花微小孔加工过程中的工艺参数进行分析研究，得到电火花微小孔加工过程中关键参数单因子工艺指标的优化分析结果，从而达到对电火花微小孔加工工艺参数进行单因子优化设计的目的，为多目标工艺参数综合优化组合提供重要的数据支持。试验结果表明信噪比分析方法能够较好地解决电火花微细加工中的关键工艺参数优化问题，对加工效率和加工精度有一定的改善和提高。     

基于神经网络的电火花加工过程的分类

根据电火花加工放电状态百分率，对电火花加工过程进行了分类，通过引入三个新质变 量建立了电火花加工过程分类的神经网络模型。仿真结果表明，该种分类方法具有很高的可信度。     

微细电火花加工模糊抬刀控制系统的设计及实验研究

提出了一种基于VC＋＋和MATLAB混合编程、进行微细电火花模糊抬刀控制系统的设计方法。该系统的设计是基于电火花加工状态统计、以抬刀高度和抬刀周期为控制量进行的,模糊运算利用MATLAB模糊控制工具箱进行,可实现模糊控制规则的可视化在线修正;通过控制器算法C语言代码的自动生成,在实现模糊控制脱离MATLAB环境独立运行的同时,保证了算法生成的正确性;进行了基于VC环境下模糊控制器算法的封装,通过与自行研制的机床数控系统软件动态链接的方式,实现了微细电火花模糊抬刀控制系统的搭建。通过基于放电时间的微细电火花放电状态检测技术的研究,旨在提高该模糊抬刀控制系统的准确性。最后通过微细阵列孔电火花加工实验,验证了该模糊抬刀控制系统的有效性。     

一种微细电火花线切割用黑金丝设计及其应用研究

分析了形状复杂的微型孔和精密模具零件型腔微细电火花线切割加工过程中存在的问题，提出有效的解决方案。从应用角度出发，设计了复合重构表层黑金丝材料，优化了电极丝的放电性能，满足了微细电火花线切割加工形状复杂微型孔和精密模具零件应用要求，提高了加工精度和表面质量。     

电火花铣削中电极损耗及补偿的几何描述方法

提出了电火花铣削加工的基于数学模型的电极分解加工补偿法，即通过将电火花铣削加工过程划分为两个阶段——型腔侧面轮廓加工和底面的加工，这样就简化了放电状态的检测和电极补偿运动。在分别对侧面和底面加工过程分析的基础上，建立了侧面轮廓和底面加工的电极损耗和补偿的数学模型，为电极自动在线补偿提供了理论基础。     

多电极直接驱动的微细电火花加工技术

介绍了目前典型的电极直接驱动的小型电火花加工机构，阐述了在小面积上利用多电极进行多孔加工的实际意义，并分析了多电极加工过程中影响加工稳定性和加工精度的因素，最后指出了多电极微细电火花加工技术的发展趋势。     

模糊控制技术在电火花成形加工中的应用

给出了电火花加工状态的模糊鉴别数学模型，介绍了电火花加工模糊适应控制系统。     

电解和电火花联合加工时蚀除金属

前言电解和电火花联合加工乃是两种加工过程同时从被加工表面蚀除金属:电解加工过程和电火花加工过程。这种轮流执行电解和电火花加工的装置叫电解一电火花加工机床。这种机床装配有共同的机座、储存煤油和盐溶液共同的容器和为电解与电火花加工的两种电源。粗加工用电解方法,精加工用电火花方法。     

电火花线切割自动编程系统零件特征模型的研究

根据电火花线切割自动编程系统对零件智能化，参数化设计以及零件的三维显示和加工过程仿真的需要，通过对电火花线切割加工对象的分析，结合OpenGL在图形几何建模上的特点，建立了零件的特征模型，并在Winodws98下使用Visual C^ 开发了自动编程系统的仿真系统。     

电火花加工控制技术综述

介绍了电火花加工原理及其加工过程中涉及的主要控制问题,论述了近20年来应用于电火花加工过程中的控制技术,即自适应控制、专家控制、遗传算法、模糊控制、神经网络控制、灰色控制及其相应的混合智能控制.     

起重机变幅系统动态特性分析及双液压缸同步控制

重型汽车起重机的变幅系统通常采用两个液压缸共同驱动起重臂,针对变幅过程中存在的同步误差问题,对双液压缸驱动系统进行研究,找出影响变幅系统动态特性的因素。提出一种基于模糊神经PID控制方法,将模糊规则用于神经网络加权系数的选取,以实现不同工况条件下对PID控制参数的实时在线调整。最后,在交叉耦合方法的基础上以液压缸活塞位移和平衡阀进油压力作为指标进行仿真和实验。结果表明此方法可以有效减小同步控制偏差,提高控制精度,解决了传统控制方法鲁棒性差的问题,达到控制要求。     

基于模糊神经PID的重载机械臂变幅系统仿真研究

针对重载机械臂变幅机构控制系统的功能要求,设计一种可以实现变幅机构位移同步控制的液压系统。结合重载机械臂位移同步控制方法与策略,提出采用能满足系统稳定性和鲁棒性要求的模糊神经PID控制策略对其进行位移同步控制。运用AMESim和Simulink对变幅控制液压系统进行建模仿真,对比分析了模糊神经PID与常规PID对液压缸运动控制的动态效果,得到了该液压系统中液压缸活塞杆位移曲线。仿真结果表明:模糊神经PID控制器具有较强的抗干扰能力和较好的鲁棒性,验证了所设计的变幅机构位移同步控制液压系统具有良好的工作性能。     

透镜抛光机床模糊控制的神经网络方法

把模糊技术与神经网络方法相结合,采用五层前馈型神经网络,实现了抛光过程的神经网络模糊控制。应用结果表明,其控制效果明显优于一般Ｆｕｚｚｙ控制。     

推送系统的模糊神经网络控制

将模糊逻辑推理方法与神经网络技术相结合组成的模糊神经网络控制器,可利用神经网络的高效和并行学习机理对模糊逻辑系统进行学习和修正,大大改善了系统的学习性能,仿真结果表明这种控制器不仅算法简单,控制实时性也高。     

面向电子压力机模糊神经网络PID控制的研究

针对电子压力机位置伺服系统的非线性和时变的不确定性,压装力、压装速度和压入深度高可控性,系统的高稳定性、适应性及较强的抗干扰能力等特点,提出将神经网络实现模糊PID自调整的控制特性应用在现存的小型电子压力机的位置伺服系统中的方法。该控制策略将模糊控制的推理能力和神经网络的学习能力进行了有效的结合,其中,PID控制器参数自调整是通过学习并记忆PID参数调整的基本规则来实现的,以满足电子压力机位置伺服系统的要求并用MATLAB软件编程进行仿真分析。仿真结果表明:相比较常规神经网络与传统PID相结合组成的控制器,模糊神经网络PID自调整控制器对于电子压力机的位置伺服系统具有更快的响应特性及更好的稳定性。     

基于模糊神经网络PID的塑料薄膜厚度控制系统设计

针对当前塑料挤出行业薄膜厚度控制系统普遍存在的强非线性、大时滞、控制精度低的现状,设计了一种将模糊控制、神经网络与经典PID控制算法结合的塑料薄膜厚度智能控制系统,通过模糊控制与神经网络自学习算法相结合,实现了控制系统PID参数的在线自整定。实验证明:与传统厚度控制方式相比,该系统可以大大降低收敛时间,提高控制精度,将薄膜厚度误差控制在2μm以内。     

电火花加工模糊驱动系统的研究

通过对电火花加工过程中间隙电压和放电状态的分析，提出了采用间隙电压作为微观驱动控制，同时利用表征放电状态的参数，即火花放电率、电弧及短路率等进行宏观调节的一种综合控制策略。其中微观模糊控制器调节进给频率，宏观模糊控制器调节进给步距。     

模糊逻辑和神经网络在传动领域中的应用

本文首先分析了人工智能技术中的模糊逻辑和神经网络各自的原理方法及应用，它们的应用已遍及工业制造、家电生产、电力系统等部门和领域，最后简单介绍了模糊神经网络的特点和发展。     

基于PSO的塔式起重机模糊神经网络滑模防摆控制

针对塔式起重机运行中重物摆动造成的工作效率降低、存在安全隐患等问题,建立塔式起重机的动力学模型,设计基于PSO的模糊神经网络滑模控制器,用于塔式起重机的定位、防摆控制。用模糊神经网络辨识塔式起重机系统模型的不确定项,并用PSO算法优化滑模控制器的参数。该方法降低了滑模控制系统的抖振,提高了控制系统的性能。仿真结果表明该方法的有效性和可行性。