【加工过程基於神经网络的自适应模糊控制】赖兴余.pdf

加工过程基于神经网络的自适应模糊控制摘要模糊控制和神经网络控制都能处理具有不精确性的,难于获得精确数学模型系统的控制问题。但由于模糊逻辑和神经网络本身的特点,它们在实现控制时具有一定的局限性。神经网络模糊控制充分利用了两者的优势,克服了两者的不足,近年来模糊神经网络成为人工智能研究的热点,也取得了引人注目的成果．但是,二者的结合仍存在不少有待解决的问题:1.模糊神经网络系统的性能探讨.2.模糊神经网络的训练方法.3.模糊控制与神经网络结合的具体形式.4.模糊神经网络控制在加工过程中的应用.

加工过程基于神经网络的自适应模糊控制目第一章绪论 1智能制造技术与智能制造系统 1加工过程智能控制1三种典型的智能控制方法.1专家控制1模糊控制1神经网络控制1本课题研究的意义及主要工作第二章模糊逻辑与模糊控制2概述2模糊控制系统及模糊控制基本理论 2模糊控制系统原理与结构2模糊控制器的组成.2模糊控制过程的实现.2加工过程模糊控制系统2模糊规则和模糊决策表2.

加工过程基于神经网络的自适应模糊控制第一章绪论当历史步人二十世纪最后二十年的时候,由于市场竞争的冲击和信息革命的推动,作为社会财富主要来源的制造产业正经历着一场重大的变革。围绕提高制造业水平这一中心的新概念、新技术层出不穷。智能制造(Intelligent Manufacturing,IM)正是在这一背景下孕育而生的。制造系统的发展经历了自动机、自动线、数控加工机床、FMS和CIMS等几个阶段,自前正向高度集成化和智能化一一即智能制造系统(IntelligentManufacturingSystems,IMS)方向发展,智能制造代表了制造自动化学科的发展方向,它是在自动化技术、