【摘 要】
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该文通过对磨削加工的特点、过程、有关加工表面粗糙度的问题及模糊神经网络技术理论的分析,提出了一种自适应模糊神经网络控制器(AFNNC),并将其应用于磨削加工表面粗糙度的
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该文通过对磨削加工的特点、过程、有关加工表面粗糙度的问题及模糊神经网络技术理论的分析,提出了一种自适应模糊神经网络控制器(AFNNC),并将其应用于磨削加工表面粗糙度的控制之中.此控制器的输入变量为磨削加工表面粗糙度期望值R<,a0>与实际值R<,a>相比较之后,得到的误差及误差变化量;其输出变量为磨削过程的控制器--磨削进给量f.此控制器主要由模糊神经网络(FNNC)及模型辨识网络(MNN)两个网络构成,控制系统通过FNNC的离线训练,学习记忆初始模糊规则,通过MNN在线辨识未知磨削加工过程,动态调整系统内部参数,从而使系统具有自学习、自调整的能力,进而完成对磨削加工表面粗糙度的在线自适应模型.经仿真实验结果表明:将这种自适应模糊神经网络控制器用于磨削加工表面粗糙度的控制,可以得到快速、无超调的控制效果、因此具有很好的应用价值.
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