基于人工神经网络的电流变传动机构的模式识别与控制
一种基于神经网络的电机控制算法
一种基于神经网络的电机控制算法摘要：本文提出了一种基于神经网络的电机控制算法。
该算法通过学习电机的动态响应特征，将电机控制问题转化为一个非线性函数逼近问题。
在设计神经网络结构时，我们采用了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的结合，以处理输入数据的时空特征。
实验结果表明，该算法具有较高的控制精度和鲁棒性，能够适应于各种电机控制应用场景。
关键词：神经网络，电机控制，卷积神经网络，循环神经网络Abstract：This paper proposes a motor control algorithm based on neuralnetworks. By learning the dynamic response characteristics of the motor, the control problem of the motor is converted into a nonlinear functionapproximation problem. In the design of neural network structure, weuse the combination of Convolutional Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Networks (RNN) to handle the spatiotemporal features of input data. The experimental results show that this algorithm has high control accuracy and robustness, and can adapt to various motor control application scenarios.Keywords: neural networks, motor control, convolutional neuralnetworks, recurrent neural networks1.引言在自动化领域中，广泛应用的电机控制涉及电机的启停、转速调节、负载调节等问题，对于智能工厂、机器人等领域都有很重要的应用。
基于人工神经网络的整流电路故障诊断
内 的整 流单 元 为例 ， 借 助人 工 神 经 网络 进 行 变 频
器 整流 电路 的故 障诊 断研究 ．
器［ ５ ］ ， 其前 端一 般 用 大 功率 晶体 管 或 晶 闸 管 全 桥
整流， 此处 以晶闸管整流桥为例 ， 等效 电 路 见 图 １ ． Ｔ１ ～Ｔ６为 晶 闸管 ； Ｃ 为滤 波 电容 ； Ｒ－ 。 为 负 载 电阻． 晶闸管 整 流桥 的常见 故 障有整 流管 断开 、 整 流桥 入线 断 开 、 交 流 电源侧 断开 等 ， 其 中整 流 桥入
Ｔ２
如 此前 向和反 向传 播 反 复 循 环 ， 直 到 误 差 达 到 精
度要 求 ．
Ｔ４ Ｔ３， Ｔ６ 双 管 同 相故 障 Ｔ１． Ｔ３ Ｔ３， Ｔ５ 双 管 同 组故 障 Ｔ１、 Ｔ２ Ｔ１， Ｔ６ 双 管 交 叉故 障 Ｔ １．
收稿 日期 ： ２ ０ １ ２ １ ２ － １ ７ 王孟莲（ １ ９ ７ １ 一 ） ： 女， 博士生 ， 高级工程师 ， 主 要 研 究 领 域 为 舰 船 电 力 推 进 及 自动 化 教 育 部 高 校 博 士 点 科 研 专 项 基 金 项 目资 助 （ 批准号 ： ２ ０ ｌ Ｏ ｌ ｊ Ｏ ｌ ３ ７ ）
１ Ｂ Ｐ 网络 的模 型
Ｂ Ｐ网络具 有 良好 的模 型 分 类 能 力 ， 尤 其 适
应 于故 障诊 断 方 面 的模 式 识别 问题 ｌ 】 。 ］ ． Ｂ Ｐ网络
是 一 个 多层 前 馈 型 网 络 ， 一 般 由输 入 层 、 １个 或 ２个 隐含 层 和 输 出层 组 成 ． 输 入 层 神 经 元 接 受 来 自外部 的输 入 信 号 ， 将 需 识 别 的模 式 输 入 神 经
第 ３ 期
人工智能的模式识别与机器视觉
人工智能的模式识别与机器视觉模式识别“模式”(Panern)一词的本意是括完整天缺的供模仿的标本或标识。
模式识别就是识别出给定物体所模仿的标本或标识。
计算机模式识别系统使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。
模式识别是一个不断发展的学科分支，它的理论基础和研究范围也在不断发展。
在二维的文字、图形和图像的识别方而，已取得许多成果。
三维景物和活动目标的识别和分析是目前研究的热点。
语音的识别和合成技术也有很大的发展。
基于人工神经网络的模式识别技术在手写字符的识别、汽车牌照的识别、指纹识别、语音识别等方面已经有许多成功的应用。
模式识别技术是智能计算机和智能机器人研究的十分重要的基础机器视觉实验表明，人类接受外界信息的80％以上来自视觉，10％左右来自听觉，其余来自嗅觉、味觉及触觉。
在机器视觉方面，只要给计算机系统装上电视摄像输入装置就可以“看见”周围的东西。
但是，视觉是一种感知，机器视觉的感知过程包含一系列的处理过程，例如，一个可见的景物由传感器编码输入，表示成一个灰度数值矩阵；图像的灰度数值由图像检测器进行处理，检测器检测出图像的主要成分，如组成景物的线段、简单曲线和角度等；这些成分又校处理，以便根据景物的表面特征和形状特征来推断有关景物的特征信息；最终目标是利用某个适当的模型来表示该景物。
视觉感知问题的要点是形成一个精练的表示来取代极其庞大的未经加工的输入情息，把庞大的视觉输人信息转化为一种易于处理和有感知意义的描述。
机器视觉可分为低层视觉和高后视觉两个层次，低层视觉主要是对视觉团像执行预处理，例如，边缘检测、运动目标检测、纹理分析等，另外还有立体造型、曲面色彩等，其目的是使对象凸现出来，这时还谈不上对它的理解。
高层视觉主要是理解对象，显然，实现高层视觉需要掌捏与对象相关的知识。
机器视觉的前沿研究课题包括：实时图像的并行处理，实时图像的压缩、传输与复原，三绍景物的建模识别，动态和时变视觉等。
基于人工神经网络的通信信号分类识别
（ ｈ ４ ｈＲ ｓ ｒ ｓｔ ｅ ｆＣ ， ｈ ｉ ｈ ａ ｇ Ｈ ｂｉ ５ ０ １ Ｃ ／ ） Ｔ ｅ５ ｔ ｅ ａｃ Ｉ ｔｕ Ｅ ｅ ｈ ｎ ｉｔ ｏ Ｓ ｉ ｚ ｕ ｎ ｅｅ ０ ０ ８ ， ｈｎ ｊ ａ ａ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔ ｅ ｃａ ｓｆｃ ｔｏ ｎ ｄ ｎｉ ｃ ｔｏ ｏ ｏ ｓｒ ｃ ｈ ｌｓｉ ａｉｎ ａ ｄ ｉｅ ｔ ａ ｉｎ ｆｃ ｍｍ ｕ ｉａｉｎ ｓｇ ｌｉ ｙ ｉａ ｔｔ ｔｃｌ ｐ ｔ ｒ ｄｅ ｔ ｃ ｔ ｎ． ｈ ａ ｅ ｉｃ ｓｅ ｉ ｉ ｆ ｎｃ ｔ ｉｎａ ｓ ａ ｔｐ ｃｌ ｓａ ｓｉａ ａｔｎ ｉ ｎ ｉ ａｉ Ｔ ｅ ｐ ｐ ｒ ｄｓ ｕ ｓ ｓ ｏ ｉ ｅ ｉ ｆ ｏ ｔｅ ｔ ｏ ｙ ａ ｔｏ ｆｆａｕｅ ｓ ｌｃ ｏ ｆａｕ ｅ ｅ ｔａ ｔ ｎ ａ ｄ ｃａ ｓｆ ａｉｎ ＆ ｉｅ ｔ ｅ ｉｏ ｆｃ ｍｍ ｕ ｉ ａ ｏ ｉｎ １ Ａ ｌｓｉ ｅ ａ ｅ ｎ ｈ ｈｅ ｒ ｎｄ ｍｅｈ ｄ ｏ ｅ ｔｒ ｅ ｅ ｔ ｎ．ｅ ｔｒ ｘｒｃｉ ｎ ｌｓ ｉｃ ｔ ｉ ｏ ｉ ｏ ｄ ｎｉ ａｔｎ ｏ ｏ ｉ ｆ ｎ ｃ ｔ ｎ ｓｇ ａ ． ｃａ ｓｆ ｒｂ ｓ ｄ ｏ ｉ ｉ ａ ｔ ｃａ ｅ ｒｌｎ ｔ ｒ ｓｉ ｅｉｎｅ ｉｃｕ ｉ ｇ ｔｅ ｓ ｌｃ ｏ ｆｎ ｕａ ｅｗｏｋ ｄｅ ，ｈ ｎ ｕ ｎ ｕｐ ｘ ｒｓ ｉｎ ｆｔｅ ｃａ ｓｆｅ ， ｅ ｒｌ ｘｉ ｉｌｎ ｕ ａ ｅｗｏ ｋ ｓ ｄ ｓｇ ｄ，ｎ ｌｄ ｎ ｈ ｅ ｆ ｎ ｏ ｅ ｒｌｎ ｔ ｒ ｍｏ ｌ ｔｅ ｉｐ ｔａ ｄ ｏ ｔｕｔｅ ｐｅ ｓｏ ｏ ｈ ｌｓｉｉｒ ｎ ｕ ａ ｉ ｆ ｅ
Ｋ ｅ ｗｏ ｄ ｐ ｔｅｎ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｆａｕ ｅ ｘｒ ｃ ｏ ｃａｓｆｅ ； ｅ ｒｌｎ ｔ ｒ ｓ ｙ ｒ ｓ ａ ｔｒ ｅ ｏ ｎｔ ｎ；ｅ ｔｒ ｓｅ ｔａ ｔ ｎ； ｌｓｉ ｒ ｎ ｕ ａ ｅｗｏ ｋ ｉ ｉ ｉ
神经网络在自动控制中的应用研究
神经网络在自动控制中的应用研究随着人工智能和计算机技术的不断发展，神经网络在自动控制中的应用越来越广泛。
神经网络是一种模拟大脑运作的技术，可以通过学习和自适应来实现模式识别、预测和控制等任务。
本文将简要介绍神经网络在自动控制中的应用研究。
一、神经网络的概述神经网络是一种由多个简单处理单元组成的系统，可以通过权值的调整来学习输入和输出之间的关系。
神经网络的结构包括输入层、输出层和隐藏层，其中隐藏层可以有多个。
神经网络可以通过反向传播算法来训练和调整权值，实现对输入数据的有效处理和分析。
二、神经网络在自动控制中的应用神经网络在自动控制中的应用主要包括控制、建模、诊断和预测等方面。
以下将分别介绍。
1、控制神经网络可以用于控制系统的设计和优化，例如PID控制器中的参数调整。
神经网络可以根据输入输出数据来学习系统的特性，从而自动调节控制器的参数，提高控制系统的性能和鲁棒性。
2、建模神经网络可以用于模拟和建模真实系统的行为。
通过对输入输出数据的学习和分析，可以建立起系统的数学模型，用于分析和预测系统的运行情况。
神经网络在建模和预测方面的应用非常广泛，例如流量预测、负载预测等。
3、诊断神经网络可以用于诊断系统的故障和问题。
通过对系统行为的学习和分析，可以识别和定位系统的故障点，从而有效地进行维修和保养。
神经网络在故障诊断、故障检测和故障预测等方面的应用越来越广泛。
4、预测神经网络可以用于时间序列预测和趋势预测。
通过对历史数据的学习和分析，可以预测未来的系统行为，例如股票价格预测、气温预测等。
神经网络在预测和趋势分析方面的应用也非常广泛。
三、神经网络的发展和前景目前，神经网络技术已经成为自动控制领域中不可或缺的一种技术。
神经网络在自动控制中的应用不断拓展和深入，不断涌现出新的应用。
随着深度学习和大数据技术的不断发展，神经网络在自动控制中的应用前景将更加广泛和深远。
总之，神经网络在自动控制中的应用研究已经取得了很多重要的成果，也有很多未来可期的发展前景。
基于Attention-RBF神经网络的配电变压器电流骤降点辨识方法
配电4摘 要：配电网台区低压侧开关跳闸会导致变压器电流的骤降，故准确辨识变压器电流骤降信息能感知台区的运行状态，进而实现台区故障后的主动抢修。
首先分析了实际工程应用领域的传统电流骤降点辨识方法，进而考虑工程优化的便捷性，提出了一种基于逐步回归和分类决策树的骤降点辨识方法，筛选重要表现特征参量，进而构建分时段辨识模型，提高精确率。
然后，针对高精确率需求的运行环境，提出了基于Attention-RBF 神经网络的骤降辨识模型，引入Attention 机制加强关键信息的影响，进一步提升了辨识精确度。
最后，通过仿真及应用案例分析，验证了所提方法的有效性。
关键词：电流骤降；逐步回归；分类决策树；Attention 机制；RBF 神经网络中图分类号：TM421 文献标志码：A DOI ：10.19421/ki.1006-6357.2020.12.005基于Attention-RBF 神经网络的配电变压器电流骤降点辨识方法段炼1，黄锦增1，唐娴1，孙毅2，王伟超1（1．广州供电局有限公司，广东 广州 510000；2．华北电力大学，北京 102206）［引文信息］段炼，黄锦增，唐娴，等．基于Attention-RBF 神经网络的配电变压器电流骤降点辨识方法［J ］．供用电，2020，37（12）：31-39．DUAN Lian ，HUANG Jinzeng ，TANG Xian ，et al ．Identification model of distribution transformer current sag point based on Attention-RBF neural network ［J ］．Distribution & Utilization ，2020，37（12）：31-39．0 引言配电台区的稳定运行对保障供电质量具有重要意义，由于配电网元件众多、户变关系变动频繁等原因，台区低压侧数据采集和状态监测未能全面覆盖［1］。
小议人工智能在电气传动控制过程中的应用
丽
科技 论坛
小议人工智能在电气传动控制过程中的应用
李连全
（ 北 省 水 利 水 电勘 测 设 计研 究 院 ， 津 ３０ ５ ） 河 天 ０ ２ ０
摘 要 ：随着人工智 能在 电气 自 动化领 导的广泛应 用，带来了革命性 的变化 。以下结合 当前 电气传动控制 中人 工智能的应 用情 况，简要 作
形式 的反向传播技术 ， 而不是已知的标准形式。反向 传播技术是在线（ｕ ｓ— ｐｒｉ ｄ学习技术 ， ｅｖｓ ） ｅ 需要充分的输 ＾ 、 —输出数据对 ， 虽然这种限制也可以用 另外的方法加以克服 ， 但该方法是离线的。 研究人员试图把 ＡＮ Ｓ Ｎ 用于控制电力变换器，但到 目前为止没有获得 满意的结果， 这也是—个很有趣的领域。主要的有待解决的障碍是学习阶段 时间花费过长， 总而言之 。 问题的关键是要给 的非线性函数近似器 、 得到期望的非线性输 入 ・输出 映射。常规技术就能实 现简单的映射， 而神经网络能实现更复杂的映射， 并且由于它的并行结构这 种映射相当快。 ３ 人工智能在交流传动中的应用 模糊逻辑的应用 ： 在大多数讨沦 模糊逻辑在交流传动中运用的文章中， 都介绍的是用模 糊控制器取代常规的速度调节器，可英国 Ａ ｅｄｅ 大学开发的全数字高性 ｂｒｅｎ 能传动系统中有多个模糊控制器 ， 这些模糊控制器不仅用来取代常规的 Ｐ Ｉ 或 ＰＤ控制器， Ｉ 同时也用于其他任务。 该大学还把模糊神经控制器用于各种 全数字高动态性能传动系统开发中。 也有 控制感应电机的磁通和力矩。 讨论这种技术的第一篇交 章发表于 １９ 年。 ９ ２ 该 文中讨论了两种控制策略， 如用第一种策略 ， 规则表有 ３ ６条规则， Ｉ 模描 控制 器的输入是磁通和转矩误差 ， 根据转矩和磁通误差， 改变磁通矢量的辐值和 旋转方向， 反模糊化技术用到的是中心梯度法 ， 第一种策略没有考虑最优电 压矢量选择的梯度。而第二种策略考虑了， 这种方案被成功地实现了。 到 目前为止， 只有两种运用 ＾ 工智能技术的工业产品， 其一是安川矢量 变频器， 另—个是 日立矢量变频器 ， 日立公司最近开发了 Ｊ０ ３ ０系列 Ｉ 矢 Ｇ盯 量变频器， 功率范围是 ５ ￣ ５Ｗ。 ． ５ ｋ 它的主要特 ５ 法和强大的 自 调整功能。无传感器磁通矢量控制方案采样两相定子电流 ， 在 初始 自整定阶段， 电机和负载的惯性以及其他参数例如定子电感 ， 定子和转 子电阻、 励磁电感等参数被｛算 。日立公司宣称这是世界 ｔ １ 第一台使用模糊 控制的变频器。它考虑了电机和系统的特性， 转矩计算软件在整个频率范围 保证了转矩的精确控制。 变频器的主要性能指标如下 ：Ｈｚ １０ Ｉ 时 ５ ％￣ 高的 启动转矩 ； ３ 的速度范围（０ ６ Ｈ ／ 到 ５ Ｈ ） 在 ： １ ２ 到 ０ ｚ６ １ ０ ｚ电机不用降低功率使 用。 ３ ｏ Ｊｏ 系列变频器由于使用了高速微处理器和内置 Ｄ Ｐ 因此具有很的响 Ｓ， 应速度 ， 转矩响应速度大约可达到 ｎ 秒。它使用模糊逻辑控制电机电流和 １ 加减速斜率。它能根据电机负载和制动需要计算加减速的最优时间， 因此不 需要尝试法进行调整。 模糊逻辑加减速度函数根据模糊规则设定加减速度比 例因子和速度 ， 而模糊规则则用当 前值与过载限幅（ 或其它限幅 ） 值的差值以 及电机电流和电压的梯度作为输入变量。 梯度和差值构成四个隶属函数， 两 个隶 属函数是三角函数， 另两个是半梯形。 当用常规的简单电流限幅控制， 变 频器的斜率是步进型的 ， 经常引起变频器跳闸。 特别是在减速时。 当用模｛逻 飙 辑控制时， 斜率十ｙ ３滑， ￣ ｚ 变频器假跳闸的现象也消除了。 － 变频器在风机ｌ 和泵 运用最能体现模糊逻辑控制的优势。在这些应用中， 不需要恒定的加减 速时间或精确的位置控制。在这些应用中， 不 的位置控制。 需要的是与负载条件有关的加减速度的最优化。 模糊控制能实 现加减速度的最优控制。 ��
人工神经网络综述论文
人工神经网络的最新发展综述摘要:人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能,运用大量的处理部件,由人工方式建立起来的网络系统。
该文首先介绍了神经网络研究动向，然后介绍了近年来几种新型神经网络的基本模型及典型应用,包括模糊神经网络、神经网络与遗传算法的结合、进化神经网络、混沌神经网络和神经网络与小波分析的结合。
最后,根据这几种新型神经网络的特点,展望了它们今后的发展前景。
关键词:模糊神经网络;神经网络与遗传算法的结合;进化神经网络;混沌神经网络；神经网络与小波分析。
The review of the latest developments in artificial neuralnetworksAbstract:Artificial neural network is the system that simulates the human brain’s structure and function, and uses a large number of processing elements, and is manually established by the network system. This paper firstly introduces the research trends of the neural network, and then introduces several new basic models of neural networks and typical applications in recent years, including of fuzzy neural network, the combine of neural network and genetic algorithm, evolutionary neural networks, chaotic neural networks and the combine of neural networks and wavelet analysis. Finally, their future prospects are predicted based on the characteristics of these new neural networks in the paper.Key words: Fuzzy neural network; Neural network and genetic algorithm; Evolutionary neural networks; Chaotic neural networks; Neural networks and wavelet analysis1 引言人工神经网络的研究始于20世纪40年代初。
人工智能在电气传动控制中的应用
人 工智能在 电气传 动控制 中的应 用
杨 越胜
（ 广西浩天建筑 工程有限责任公 司， 广西 【 摘 南宁 ５００ ） ３００
要】 随着电气 自 动化领 域中人 工智能的广泛应用 ， 电气行 业发 生 了革命 性的变化 ． 本文结合 当前电气传动控 制中人 工智
能的应用情况， 了相关的探 讨。 做
这种方案被成功地实现了。 ２ ．通过适 当调整（ 根据 响应时 间、 降时间、 下 鲁棒性 能等） 的梯度 。而第二种策略考虑 了，
４ ．在 没有必须专家知识 时， 通过响应数据 也能设计它们 。 ５ ．运用语言和 响应信息可 以设计它们 。
观测速度增量 。 这就 需要 Ａ Ｎ 学习三 维图形映射 。 Ｎ 该系 统与常
象效果就不会 一致性地好 ， 因此对具体对象必须具体设计。 ７ ．它们对新数据或新信息具有很好的适应性。
学 习算法 。该系统 由两个子系统构成， 一个系 统通 过 电气动态
参数 的辩识 自适 应控 制定子 电流， 另一个系统通过 对机 电系统
８ ．它们 能解 决常规 方法不能解决 的问题。常规 的监督学 参 数 的辩 识 自适 应控 制转 子速 度 。现 在 发表 的大 多 数有 关 习型神经 网络控制器 的拓朴 结构和学习算法 已经定型 ， 这就给 ＡＮ 对各种 电机参数估计 的论文 ， Ｎ 都有一个 共同的特点 ， 它们 这种 结构 的控制器 增加 了限制 ， 使得计算 时 间过长 ， 常规非智 都是用 多层前 馈 Ａ ＮＳ 用常规 反 向传播 算法 ， 是算法 的模 Ｎ ， 只 能人工智 能学 习算法 的应用效果不好 。采用 自适应神经 网络和 型不同或被估计的参数 不同。
１ ．模糊逻辑的应用 。大多数讨论模糊逻辑在 交流传动 中 用的文章 中， 介绍 的都是用模糊控制器取代常规 的速 度调节
基于人工智能的机械设计参数优化及自动化控制策略
基于人工智能的机械设计参数优化及自动化控制策略机械设计参数优化及自动化控制策略是一个涉及多学科的领域，通过应用人工智能技术，可以有效提高机械系统的效率、精度和可靠性。
在本文中，我将介绍基于人工智能的机械设计参数优化方法和自动化控制策略的相关内容。
首先，我们将讨论机械设计参数优化的基本概念和方法。
机械系统的设计参数包括材料选择、结构形状、尺寸等。
传统的设计方法通常是基于经验和试错的方式，这种方法往往需要大量的时间和资源，并且难以找到全局最优解。
而基于人工智能的设计参数优化方法，可以通过建立数学模型和使用优化算法，对设计参数进行全面搜索，快速找到最优解。
常用的人工智能优化算法包括遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等。
这些算法可以根据设计目标和约束条件，优化设计参数，使设计系统达到最佳性能。
其次，我们将介绍机械系统的自动化控制策略。
机械系统的自动化控制可以通过人工智能技术实现，例如神经网络、模糊逻辑和强化学习等。
这些技术可以对机械系统进行感知、决策和控制，实现智能化的机械系统。
例如，神经网络可以通过学习实时数据，对机械系统进行模式识别和故障诊断，提高系统的可靠性和稳定性。
模糊逻辑可以根据模糊规则，对机械系统进行模糊控制，实现对复杂非线性系统的精确控制。
强化学习可以通过与环境的交互学习，对机械系统进行自主决策和控制，适应不确定性和动态变化的环境。
此外，我们还将介绍机械设计参数优化和自动化控制策略的应用案例。
例如，机器人的动力学参数优化可以通过遗传算法等优化算法，自动获取最佳的参数配置，提高机器人的运动性能和精度。
智能驾驶系统可以通过神经网络和模糊逻辑，实现对车辆的自主决策和控制，提高行驶安全性和能源利用率。
工业机械系统可以通过强化学习算法，学习最佳的控制策略，减少能源消耗和排放。
最后，我们将讨论基于人工智能的机械设计参数优化及自动化控制策略的挑战和发展方向。
虽然人工智能技术在机械系统中已经取得了很大的进展，但仍然存在一些挑战和限制。
基于神经网络的智能控制算法研究
基于神经网络的智能控制算法研究智能控制算法作为目前发展最为迅速的控制技术之一，借助于神经网络的强大表达能力和自适应学习能力，已经在各个领域得到了广泛应用。
本文将对基于神经网络的智能控制算法进行深入研究，探索其工作原理、应用场景以及发展趋势。
智能控制算法是一种能够模拟人脑神经元网络结构和学习机制的控制方法。
其核心思想是使用神经网络模型对传统控制算法进行优化和增强，通过网络的自适应学习和优化能力，实现对复杂系统的智能化控制和优化。
首先，让我们来了解一下神经网络的基本概念。
神经网络是一种由大量人工神经元互联而成的网络结构，模拟人脑神经元之间的连接关系。
神经网络具有分布式存储、并行处理和自适应学习的特点，能够处理大量非线性、高度耦合的系统。
在智能控制算法中，神经网络被用作模型的学习器，通过对输入输出数据的学习和训练，获得系统的非线性映射关系，从而实现对复杂系统的智能化控制。
基于神经网络的智能控制算法的出现，极大地提升了传统控制算法的性能。
传统控制算法通常需要依靠专家经验和精确的数学模型，然而，对于某些复杂的非线性系统来说，这种方法往往难以得到令人满意的效果。
而基于神经网络的智能控制算法则可以通过训练神经网络，从数据中学习到系统的非线性映射关系，无需依赖精确的模型和专家知识，适用于那些模型难以建立的场景。
此外，基于神经网络的智能控制算法还具有自适应学习的能力，能够根据系统的变化自动调整网络参数，适应不同的工况和环境。
在实际应用中，基于神经网络的智能控制算法已经被广泛应用于各个领域。
例如，智能驾驶领域中的自动驾驶系统，通过神经网络学习车辆的行驶特征和环境感知能力，实现对车辆的自主控制；智能化工领域，通过神经网络预测化工过程中的异常状态，并采取相应的控制措施保证生产安全和质量稳定；智能机器人领域，通过神经网络学习机器人的运动规划和感知能力，实现对复杂环境下的自主导航和交互。
基于神经网络的智能控制算法凭借其强大的非线性建模能力和自适应性，为这些领域的智能化发展提供了重要支持。
人工神经网络在结构控制中的应用
Xi
(
t)
]
(12)
i
∑ 输出层 : O ( t) =
W
(3) j
·Hj (
t)
(13)
j
式中 , Xi ( t) 表示网络的输入节点 , Hj ( t) 表示
隐含层第 j 个节点的输出 , O ( t) 表示网络的输出 ,
f [·] 表示激活函数 , W 表示连接权向量 。
全递归网络与部分递归网络的区别在于 :全递
Morshita 等使用随机搜索全局优化方法对神经 网络的学习算法进行了改进 ,加快了学习的速度 ,提 高了学习的精度 ,并将该算法应用于多层网络 。结 合在随机荷载作用下两自由度自适应体系进行了分 析 ,验证了该神经网络的控制效果 。
H1M1Chen 于 1996 年开发了一个反向传播实 效神经网络控制器 (B T TNC) ,来对动力荷载下的结 构进行主动控制 。B T TNC 由两部分构成 : 一部分 是一个神经模拟网络 ,用来表示被控制结构的动力 性能 ;另一部分是一个神经作用网络 ,用来对结构产
3) 时滞的处理 在主动控制中 ,时滞是影响系统正常运行的关 键原因 ,很多研究工作者在传统理论的基础上对时 滞的具体时间以及对下一步地震波的大小进行预 测 ,但由于系统的严重非线性 ,在理想假设的基础上 进行的预测往往是不准确的 。用神经网络对系统的 输入输出进行学习 ,以达到一定的误差平方和为标 准 ,可以使人工神经网络直接代表系统的输入输出 关系 ,这个关系隐含在神经网络的内部 ,它究竟表现 为何种形式 ,对外界是不可知的 ,并且人们关心的并 不是神经网络以什么样的形式去逼近实际系统 ,而 只要神经网络的输出在误差范围内能够逼近同样输 入信号激励下的输出 ,则认为神经网络已充分体现 实际系统特性 ,所以只要有足够多的训练样本数据 , 就能设计出一个合理的神经网络系统来对下一步地 震波的大小进行预测 。 综上所述 ,神经网络在结构控制中有很强的优 势。
人工智能原理及其应用(王万森)第3版课后习题答案
第1章人工智能概述课后题答案1.1什么是智能?智能包含哪几种能力？解：智能主要是指人类的自然智能。
一般认为，智能是是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。
智能包含感知能力，记忆与思维能力，学习和自适应能力，行为能力1.2人类有哪几种思维方式?各有什么特点？解：人类思维方式有形象思维、抽象思维和灵感思维形象思维也称直感思维，是一种基于形象概念，根据感性形象认识材料，对客观对象进行处理的一种思维方式。
抽象思维也称逻辑思维，是一种基于抽象概念，根据逻辑规则对信息或知识进行处理的理性思维形式。
灵感思维也称顿悟思维，是一种显意识与潜意识相互作用的思维方式。
1.3什么是人工智能?它的研究目标是什么？解：从能力的角度讲，人工智能是指用人工的方法在机器（计算机）上实现智能；从学科的角度看，人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。
研究目标：对智能行为有效解释的理论分析；解释人类智能；构造具有智能的人工产品；1.4什么是图灵实验？图灵实验说明了什么？解：图灵实验可描述如下，该实验的参加者由一位测试主持人和两个被测试对象组成。
其中，两个被测试对象中一个是人，另一个是机器。
测试规则为：测试主持人和每个被测试对象分别位于彼此不能看见的房间中，相互之间只能通过计算机终端进行会话。
测试开始后，由测试主持人向被测试对象提出各种具有智能性的问题，但不能询问测试者的物理特征。
被测试对象在回答问题时,都应尽量使测试者相信自己是“人”，而另一位是”机器”。
在这个前提下，要求测试主持人区分这两个被测试对象中哪个是人，哪个是机器。
如果无论如何更换测试主持人和被测试对象的人，测试主持人总能分辨出人和机器的概率都小于50%，则认为该机器具有了智能。
1.5人工智能的发展经历了哪几个阶段？解：孕育期，形成期，知识应用期，从学派分立走向综合，智能科学技术学科的兴起1.6人工智能研究的基本内容有哪些？解：与脑科学与认知科学的交叉研究智能模拟的方法和技术研究1.7人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？解：符号主义：又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，是基于物理符号系统假设和有限合理性原理的人工智能学派。
机器人控制中的神经网络应用
机器人控制中的神经网络应用在当今科技飞速发展的时代，机器人技术正逐渐渗透到我们生活的各个领域，从工业生产到医疗保健，从家庭服务到太空探索。
而在机器人控制领域，神经网络的应用正成为一项关键技术，为机器人的智能化和高效化运行提供了强大的支持。
神经网络，这个看似神秘的概念，实际上是一种模仿人类大脑神经元网络结构和工作方式的计算模型。
它由大量相互连接的节点（类似于神经元）组成，通过对输入数据的学习和训练，能够自动提取特征、发现模式，并做出预测和决策。
在机器人控制中，神经网络的应用带来了诸多显著的优势。
首先，它具有出色的自适应能力。
机器人在面对复杂多变的环境和任务时，传统的控制方法往往难以应对。
而神经网络可以通过不断接收新的数据和反馈，调整自身的参数和权重，从而快速适应新的情况。
例如，在工业机器人的装配任务中，如果零件的形状、尺寸或位置发生变化，基于神经网络的控制系统能够自动调整动作策略，确保装配的准确性和高效性。
其次，神经网络能够处理非线性和不确定性问题。
在现实世界中，机器人所面临的问题往往不是简单的线性关系，而是充满了各种非线性和不确定性因素。
神经网络凭借其强大的建模能力，可以有效地捕捉这些复杂的关系，为机器人提供更加精确的控制指令。
比如，在机器人的行走控制中，地面的摩擦力、地形的起伏以及外部干扰等都是非线性和不确定的因素，神经网络能够综合考虑这些因素，实现稳定而灵活的行走。
再者，神经网络还能够实现多传感器信息的融合。
机器人通常配备了多种传感器，如视觉传感器、力传感器、位置传感器等。
这些传感器提供了丰富的信息，但如何有效地整合和利用这些信息是一个难题。
神经网络可以将来自不同传感器的数据进行融合和分析，从而为机器人提供全面、准确的感知和决策依据。
例如，在自动驾驶机器人中，神经网络可以同时处理来自摄像头、激光雷达和毫米波雷达等传感器的数据，实现对周围环境的精确感知和安全驾驶。
那么，神经网络在机器人控制中是如何具体应用的呢？让我们以机器人的运动控制为例来进行探讨。
脑机接口技术的基本原理与使用教程
脑机接口技术的基本原理与使用教程一、引言脑机接口技术（BCI）是一种通过直接连接人类大脑和电子设备，实现人机交互的创新技术。
它将人的大脑活动转化为电信号，并将其传递给电子设备，从而实现人与计算机、外部装置之间直接的交流与控制。
脑机接口技术的发展对于改善人们的生活质量、帮助残障人士实现自主操作以及推动人机交互的发展具有重要意义。
本文将介绍脑机接口技术的基本原理和使用教程，以帮助读者更好地了解和应用这一技术。
二、脑机接口技术的基本原理脑机接口技术的基本原理是通过记录和解读人脑的电信号，将其转化为对应的命令，以控制外部设备。
它涉及到多学科的知识，包括神经科学、信号处理、模式识别等。
以下是脑机接口技术的基本原理：1. 脑电图（EEG）信号采集：脑机接口技术通过采集脑电图信号来获取大脑的电活动信息。
脑电图是一种通过电极在头皮上采集的记录大脑电活动的图谱。
通过将电极安装在头皮上，可以实时记录大脑不同区域的电信号。
2. 特征提取与信号处理：脑电图信号是一种高度复杂的生物信号，需要进行特征提取和信号处理来提取有用的信息。
常用的特征提取方法包括时域分析和频域分析等。
信号处理技术用于滤波、降噪和增强有用信号，以提高脑机接口系统的准确性和可靠性。
3. 模式识别和分类器训练：脑电图信号中蕴含着特定动作或意图的模式，通过模式识别技术可以将这些模式与相应的行动或操作进行关联。
模式识别技术包括支持向量机、人工神经网络和贝叶斯分类器等。
通过对大量标记数据进行训练，可以建立分类器来实现对脑电图信号的准确分类和识别。
4. 控制与反馈机制：脑机接口技术的最终目标是实现对外部设备的控制。
通过识别脑电图信号中特定模式的出现，可以将其与相应的命令或操作进行关联，从而实现对外部设备的控制。
同时，也需要为用户提供及时的反馈，以加强大脑和外部设备之间的互动。
三、脑机接口技术的使用教程脑机接口技术的应用范围广泛，包括医疗健康、辅助生活、娱乐游戏等领域。
基于人工神经网络的模式识别技术
基于人工神经网络的模式识别技术技术的发展让我们的生活变得更加舒适、便利，而人工智能已成为了当代科技中不可或缺的一部分。
在这个领域里，模式识别技术得到了广泛的应用，其中基于人工神经网络的模式识别技术更是引人注目，在各个领域都得到了广泛的应用。
一、人工神经网络的基本原理人工神经网络是一种源自自然界生物神经系统的计算模型，它有着类似于人类和动物神经系统的结构和功能。
在它的功能实现过程中，利用大量的处理单元（神经元）和它们之间的连接模式，实现了大量的数据处理和分析。
每一个神经元相当于文脉单元，在进行信息传递时，神经元在其周边的神经元可以通过一些特定的权重值同步调整神经元之间的联系，实现了数据处理和计算。
二、人工神经网络的应用随着科技的发展，基于人工神经网络的模式识别技术在各个领域被广泛应用。
以下列举几个典型案例：1. 医学人工神经网络在医学领域的应用非常广泛，它可以通过对大量的数据进行处理和分析，实现疾病的诊断与治疗。
例如，人工神经网络可以用于癌症的筛查和鉴别诊断。
在人员健康管理领域，结合人工神经网络技术，可以便捷地判断患者的健康状况，并作出相应的医疗决策。
2. 金融基于人工神经网络的模式识别技术在金融领域的应用也非常广泛，例如在股票交易领域，可以通过人工神经网络技术对市场趋势进行分析，并做出投资决策。
在金融风险管理领域，可以结合人工神经网络的技术，更好地进行风险预警和风险控制。
3. 汽车在汽车行业中，人工神经网络的应用主要是在智能驾驶方面。
通过与传感器、GPS和电子地图等技术结合，人工神经网络可以实现车辆位置、路况、甚至是驾驶员行为的自主识别、判断，从而实现自动驾驶。
三、人工神经网络的优势1. 可以处理大量数据人工神经网络具有处理大量数据的优势，通过对海量数据的分析和处理，可以更好地从数据中提取特征，实现数据的学习和分类。
2. 适用于复杂问题人工神经网络技术适用于复杂的问题，例如语音识别、人脸识别、文字识别等问题。
电气传动控制中人工智能的应用分析
电气传动控制中人工智能的应用分析摘要：在计算机时代背景下，各个领域均开始引入AI技术，电力传动领域也积极抓住时代发展机遇，广泛应用AI技术。
对此，本文介绍了AI技术与电气传动系统情况，分析了AI 技术的运用情况，并阐述了系统故障的检测，希望能够为相关人员提供参考。
关键词：电气传动；人工智能；应用分析前言：在计算机不断发展过程中，人工智能也得到飞速发展，并成为计算机技术中最核心、最前沿部分。
AI本质主要是对机械、设备与机器内部进行智能构造的设计，促使机器设备能够模拟人类思维，进而充分掌握人类智能。
而对于电子自动化，通过引入AI技术，有效实现电器传动的变革[1]。
1 人工智能与电气传动系统概述1.1人工智能概述以技术发展角度分析，AI技术即借助计算机对人类思维方式以及思维活动等进行模拟，AI技术概念是在20世纪被提出，然而基于技术限制并未得到快速发展。
当前，在互联网以及计算机等信息技术快速发展过程中，相关研究学者也对AI技术展开深入研究，在各个领域中得到充分实践以及发展。
AI技术的目的是通过计算机技术辅助人类工作，以减少工作量，提供生产效率。
AI技术一般以两个角度模拟人类：①结构角度，借助计算机模拟大脑结构；②功能角度，在模拟大脑前提下，仿真模拟大脑中相关功能[2]。
1.2电气传动系统概述我国自动化技术不断发展与进步，电气传动控制技术发展提供基础保障，另外，在机械化技术进步过程中民众对于电气传动的认识也更加深刻。
计算机技术与传统技术是电气控制体系中关键技术手段，通过计算机技术处理人工任务的技术即自动控制技术。
传动系统是以电动机技术为基础，借助调节电动机有效控制与调节生产设备。
在国家工业化发展过程中，电气技术提供基础保障，可以借助计算机技术不断推动电气技术发展，不断实现发展目标。
当前，电气传动集中，可以借助数字通信与数字控制实现设备控制。
2 电气传动控制中AI技术的运用2.1交流传动中AI应用在传统模式中，交流传统中模糊逻辑主要通过模糊控制器对速度调节器进行取代，而现代模糊神经控制器在高动态、全数字传动系统研发中的应用日益广泛，并且能够实现感应电机力矩与磁通控制，主要将转矩与磁通误差作为模糊控制器输入，能够结合其误差情况对磁通适量旋转方向与幅值进行改变。
基于人工智能的自动化控制系统优化方法
基于人工智能的自动化控制系统优化方法自动化控制系统在现代工业中扮演着重要的角色，其优化对于提高生产效率和降低成本具有重要意义。
随着人工智能的快速发展，将其应用于自动化控制系统优化已成为一种趋势。
本文将探讨基于人工智能的自动化控制系统优化方法，以及其在工业生产中的应用。
一、人工智能在自动化控制系统中的应用人工智能是一种模拟人类智能的技术，能够通过模式识别、学习和推理来解决各种问题。
在自动化控制系统中，人工智能可以应用于优化控制、故障诊断、智能感知等方面。
通过引入人工智能技术，可以使自动化控制系统更加智能化、自适应和高效。
二、基于人工智能的自动化控制系统优化方法1. 神经网络优化方法神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，其可以通过学习和优化来拟合复杂的非线性系统。
在自动化控制系统中，可以利用神经网络进行模型辨识和控制优化。
通过训练神经网络，可以得到更加准确的系统模型，并实现对控制算法的优化。
2. 遗传算法优化方法遗传算法是一种模拟自然优化过程的算法，通过模拟进化过程中的选择、交叉和变异等操作来搜索最优解。
在自动化控制系统中，可以利用遗传算法进行参数优化和系统优化。
通过不断迭代和进化，可以找到最优的控制参数，提高系统的性能和效率。
3. 模糊控制优化方法模糊控制是一种基于模糊逻辑推理的控制方法，能够处理一些模糊性和不确定性的问题。
在自动化控制系统中，可以利用模糊控制进行系统优化。
通过构建模糊控制规则和调整模糊集合，可以实现对系统的自适应调节和优化控制。
三、基于人工智能的自动化控制系统优化在工业生产中的应用1. 生产过程优化基于人工智能的自动化控制系统优化方法可以应用于生产过程的优化。
通过优化控制策略和参数，可以提高生产效率，降低能耗，减少废品率，实现生产过程的最优化。
2. 故障诊断与预防基于人工智能的自动化控制系统优化方法可以应用于故障诊断与预防。
通过监测和分析系统的运行状态，利用人工智能技术进行故障诊断和预测，可以提前发现并解决可能出现的故障，减少生产中断和维修成本。
《基于GA-PIDNN的板形模式识别与智能控制》范文
《基于GA-PIDNN的板形模式识别与智能控制》篇一一、引言随着工业自动化和智能制造的快速发展，板形模式识别与智能控制技术在生产制造领域的应用越来越广泛。
为了满足日益增长的精度和效率要求，本文提出了一种基于遗传算法优化的人工智能神经网络（GA-PIDNN）的板形模式识别与智能控制方法。
该方法通过遗传算法优化PIDNN网络的参数，提高了模式识别的准确性和智能控制的效率。
二、GA-PIDNN概述GA-PIDNN是一种结合了遗传算法（GA）和人工神经网络（PIDNN）的混合算法。
其中，PIDNN是一种用于模式识别的神经网络，具有良好的自学习和自适应性；而遗传算法则是一种全局搜索算法，能够优化神经网络的参数，提高网络的性能。
GA-PIDNN通过遗传算法对PIDNN的参数进行优化，使得该网络在板形模式识别和智能控制方面具有更好的性能。
三、板形模式识别在板形模式识别方面，GA-PIDNN能够有效地提取板形特征，并对其进行分类和识别。
首先，通过传感器获取板形的数据信息，然后利用PIDNN对数据进行处理和分析。
在处理过程中，遗传算法对PIDNN的参数进行优化，提高了网络的特征提取和分类能力。
最后，通过与标准模板进行比较和匹配，实现板形模式的准确识别。
四、智能控制在智能控制方面，GA-PIDNN可以根据板形模式的识别结果，自动调整控制策略和参数，实现对板形的精确控制。
具体而言，当板形模式发生变化时，GA-PIDNN能够快速准确地识别出变化并作出相应的调整。
通过调整控制策略和参数，GA-PIDNN能够实现对板形的精确控制，从而提高生产效率和产品质量。
五、实验与分析为了验证GA-PIDNN在板形模式识别与智能控制方面的性能，我们进行了多组实验。
实验结果表明，GA-PIDNN在模式识别和智能控制方面均具有较高的准确性和效率。
与传统的模式识别和智能控制方法相比，GA-PIDNN具有更好的鲁棒性和自适应性。
此外，我们还对GA-PIDNN的参数进行了优化，进一步提高了其性能。
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机 电工程
２ 呻２年 第 ｌ ９卷 第 ２期
基于人工神 经网络 的电流变传动机构 的 模 式 识 别 与控 制
Ｙ Ｎ ｎｍ ｎ Ｈ Ａ Ｇ Ｙ－ａ Ａ Ｇ Ｊ — ｉ Ｕ Ｎ ｉｉ ｉ ｊｎ
（ ｏｅｅｆＭｍ ａ ｉ ｌ ｔｔ ｒ ｎ ｕ ｍ ｔ ｎ ｕｑ ｏＵ ｉ ｓｙ Ｃｌｇ ｌ ｏ ｈｎ ａ ＆Ｅｅ ｒｄ ａｄＡｔ ａｉ ，Ｈ ａｍ ｎ ｉ ，口Ｍ ｃ ｅｉ ＊ ｏ ｏ ￣ｒｔ
ｉ ｎ ｉ ｃ ｃ ｆｌｉ ｒ ｃ ｃ ． ｕ Ｉｐａｌ ｅ １ ｄ ａｔｉ ｉｌ ｅ ｌ ｅ ￣ ｋ． ｔ ｓｐ ｗ ｅ ｈ ｔ Ｐ ａ ｒ ｆ ａ ｐａ ｔ ＇ Ｉ ｉ ｒ ， ｉｃ ｎ ｎ ｗ － ｄｔａ Ｉ Ｂ
１ 引
言
人 工神 经 网络 是一 门新 兴交叉 学科 。神经 网络
电流变 液 （Ｒ ） Ｅ Ｆ 是一种 新 型 的智能 材 料 （ｎ ｌ— ｉｔｌ ｅｉ
模型有 Ｋ ｈｎ１模型、 Ｐ ｏｏｅ １ Ｂ 模型 、 ｏ ｅ Ｈｐ ｌ ｉ ｆ ｄ模型 、 ａ ． Ｈｍ ｍｎ 模型等 ， ｉ ｇ 都是基于连接学说构造 的智能仿生模 型， 它是由大量神经元组成的非线性动力系统 ， 是算 法和构造 的结合 ， 具有非线性 、 非区域性、 非定长性 和非凸性 等特点。其 中前馈型 Ｂ Ｐ网络（ 即误差逆 传播神经网络） 结构简单 ， 易于编程 ， 在工业控 制领 域得到了较为广泛的应用 。它 由具有多个节点的 － 输人层 、 隐层和多个或一个输出的输出层组成 ， 每个 节点为一个单独的神经元 。相邻两层间单向连接。
杨选 民 ， 宜 坚 黄
（ 华侨大学 机 电及 自动化学 院， 福建 泉州 ３ ￣１ ） ６０ １
摘
关
要： 从人 工神 经 网络的基 本原 理 出发 ， 立 了圃盘 式 电流 变传 动机 构 的 Ｂ 建 Ｐ模 型 。 实例计 算袁
键 词 ： 工神经 网络 ； 人 电流变传 动机 构 ； Ｐ 型 Ｂ模
３２ １ ） ６０ １
Ａ ｓ ａｔ Ｉ ｉｐｐｒ ｎ ｄｌ ｆ ａｋｐｏａａｏ（ Ｐ ｆ ｅ ｔ ｅ ｌ ｔ ｔ ｏ ｇ ａ ａｔ ｔ ｔ ｌｈｄ ｂｓｄＯ ｅ ｂｔ ｃ： ｎｔ ｓ ａｅ． ￣ ｅｏ ｃ－ｒ ｇｔｎ １ ） ｏ ａｐ — ｙ ｅ ｒ ｈ ｌ ｉ ｌｃｕ ｏ ｉｅ ａ ｉ ｅ ， ａ ｌｈ ｒ ｈ ｂ ｐ ｉ ｉ ｒ ｋ ｐ ｅ ｃ ｏ ｅ ｏ ｃ ａ ｒｓ ｓ ｂｓ ｅ ｌｔ
ｇｎ ｎ ｔ ｉ）电流变液是在外加电场作用下能迅速 ｅｔ￣ｅａ ， ａ ｒ１ 实现液体——固体性质转变的一类智能软物质。这 类 材料 能感 知环境 （ 加 电场 ） 外 的变 化 ， 根 据 环境 并
变化 自动 调节材料 本 身 的物理性 质和力 学 特性 。且
这种变化快速 、 可逆 、 连续 、 无级 、 能耗极小。 利用电流变液这种智能阻尼特性 ， 以设计出 可 用外加电场控制 的离台器 、 制动器、 缓冲器 、 减振器、
ｉ ａ ｖ ｎ ｅ ｎ ｌ ｌｄ ｃｌａｍｏ ｅ ｉ ａ ｃⅡ ｎ ｒ － ｓ ｄ ａ ｃ ｄ ａ ｄｔ ｅｐ ｅ ￣ｔ ｌ ｏ ｄ ｌ ｓ ｃ Ｉ砒ｅ ａ ｄｔ ｅ ｅ
Ｋ ｙｗ ｒｓ ａｔｃ ｎｕａ ｎｈ ；ｄ ｃ ｈｏ ｇ ａ ａｔ ｌ ；ｂｅ－ｍ ｘ ａｏ （ Ｐ ｍ ｄｌ ｅ ｏｄ ： ｒｔｉ ｅｒ ｅ ｉ ￣ ｌ ｌ ｅｔ ｅｌ ｉ ｌ ｃ ａ ｒ ａｋｐ ｌｇｔ ｌ Ｂ ） ｏｅ ｍｒ ｏ ｃ ｕ ｏ ａ ａａ
消声器 等－ 。
收 稿 日期 ： Ｏ —０ —２ ２ ２ ２ ０ Ｏ 基金项 目： 福建 省 自然 科 学 基 盘 资 助项 目（９ １００ Ｚ ９０２ ）
作者简介 ： 杨进 民（ ７ 一）男 ， １ ７ ． 旺苏人 ， ９ 硕士研究生 ， 研究方 向： 电传动与控制 。 机
＿ ＿一 － ● ＿ ＿ ＿Ｊ ｒ ● － ＨＨ － ＿ ＿， ＿ ＿ ＿ ● ’
３ 结
论
电力设备厂数控火焰切割机的改造中。
参考 文献
｛ ｌ Ｄ ｌ ａ ￣ ｅ ｎ ． ＭＡ ｓ ’ Ｍ Ｎ Ａ ．９８ １ ｅａＴ ｕＳｓｍｌｃ Ｐ ｃＵｅ ｓ Ａ Ｕ Ｌ １９ ． ｔ ｔ ｘ ［ ］ Ｄ ｌ ａ 【 Ｉｅ ］ Ｃ Ｐ Ａ ２Ｓ ＦＷＡ Ｅ Ｒ Ｆ Ｒ － ｔＴ ｍ ： ． ￣ ／ Ｉ
Ｅ Ｅ １９ ＮＣ ， ９ ８
在分析了数控火焰切割机加工工艺 的基础上 ， 开 发 了基 于工业 Ｐ ｃ机 和 Ｐ Ｃ板 的数 控火 焰 切 割 ＭＡ 机的数控系统 ， 该数控系统具有 良好 的人机界面及 切割轨迹的动态跟踪功能， 使用操作十分方便 ， 适合 于工 业现场使 用 该 数控 系统 已成 功地 应用 于武汉
明 ，Ｐ网络性 能 良好 ， 建立 的模型预 测精 度 高 ， Ｂ 所 价值 性很 高
中图分类号 ：Ｐ８ ：Ｐ７ Ｔ Ｉ３Ｔ２２
文献标识码 ： Ａ
文章编号： ０— ５１ ０ ） 一Ｏ 一 ４ １ １ ４ （ ０ ０ Ｏ４ ０ ０ ５２ ＂２ Ｏ ２
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