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2017-08-31 发布于安徽
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基于神经网络的等离子切割过程参数智能决策的研究论文.pdf

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中国自动化学会中南六省(区)2010年第28届年会·论文集基于神经网络的等离子切割过程参数智能决策的研究 Researchon DecisionofPlasma Intelligent Cutting ProcessBasedonneuralnetwork 张文武．程良伦 (广东工业大学自动化学院．广州510006) ZHANGWen-WUCHENG Liang—lun of 51 of 0006．China FacultyAutomation，GuangdongUniversityTechnology,Guangzhou 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 intoaccountthese suchasthenonlinear a托．the close volt-ampereproperty mnlti-parametercoupling Abstract：Bytaking problems ofplasma the to the acontrol basedonthecombination of and determine strategy cuttingtechnologyprocess difficulty optimalparameter,wepresent of combinationcantakefull ofRBFneuralnetworkand RBFneuralnetworkand expertsystem， expertsystem．Mutual advantages the dthe as faulttoleranceand control avoidstheredundant overcomingdisadvantagesexpensystempoor learningability．Thisalgorithm can trainedneuralnetworkthe andthenitobtain dnonlinear achieve by modeling system，it pmmneters duringrea舳nmgprocess process