模糊補(bǔ)償神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在電火花模具加工過(guò)程中的應(yīng)用研究.pdf

1、在研究電火花加工過(guò)程中,根據(jù)各項(xiàng)加工參數(shù)對(duì)加工結(jié)果的影響,為建立優(yōu)化的加工方案,提出用一種新的模糊補(bǔ)償神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)建立仿真模型,模仿實(shí)際系統(tǒng)的加工狀態(tài),并得到優(yōu)化的加工參數(shù).同時(shí),通過(guò)對(duì)此復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行仿真比較可以看出,由模糊神經(jīng)元構(gòu)成的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)引入補(bǔ)償算子,在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程中,不僅能夠自適應(yīng)調(diào)整隸屬函數(shù)的參數(shù),而且能夠動(dòng)態(tài)優(yōu)化模糊推理.模糊補(bǔ)償神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)性能主要體現(xiàn)在:(1)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)Τ跏颊_定義的模糊規(guī)則或者初始錯(cuò)誤定義的

2、模糊規(guī)則進(jìn)行訓(xùn)練,容錯(cuò)性能更高,使系統(tǒng)更穩(wěn)定;(2)模糊運(yùn)算采用動(dòng)態(tài)的、全局優(yōu)化運(yùn)算,并且在網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程中,又動(dòng)態(tài)地優(yōu)化了補(bǔ)償模糊運(yùn)算,使網(wǎng)絡(luò)更具適應(yīng)性;(3)網(wǎng)絡(luò)不僅能適當(dāng)調(diào)整輸入、輸出隸屬函數(shù),也能借助于補(bǔ)償邏輯算法動(dòng)態(tài)地優(yōu)化適應(yīng)的模糊推理;(4)引入補(bǔ)償算子的網(wǎng)絡(luò)算法的學(xué)習(xí)速度比傳統(tǒng)的基于BP算法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的速度快,若通過(guò)用啟發(fā)式算法去適當(dāng)預(yù)置模糊補(bǔ)償度可以進(jìn)一步提高該算法的學(xué)習(xí)速度.同時(shí),該文通過(guò)用模糊補(bǔ)償神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)