【摘 要】
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钨极气体保护电弧焊(GTAW)过程是一个复杂的、多参数耦合的高度的非线性系统,难以实现实时、有效的在线控制.模糊控制吸收人的经验思维的特点;神经网络则对信息的处理具有自
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钨极气体保护电弧焊(GTAW)过程是一个复杂的、多参数耦合的高度的非线性系统,难以实现实时、有效的在线控制.模糊控制吸收人的经验思维的特点;神经网络则对信息的处理具有自组织、自学习的特点;遗传算法是一种全局优化搜索方法,具有简单通用、适合并行处理的特点.笔者将三者有机地结合起来,在模糊神经网络控制器的基础上利用改进的遗传算法,并分析其网络结构和离线学习的方法,协调利用三者的优势设计一种新型的模糊控制器,并使之用于脉冲GTAW焊仿真中,结果证明该新型模糊神经网络控制器比传统的模糊控制器具有一定的优越性.
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