【摘 要】
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为了克服模糊控制动态响应慢和鲁棒性差的缺点，将模糊控制的定性知识表达能力与小波分析优异的局部控制性能和神经网络的定量学习能力相结合，提出了一种模糊小波神经网络自适应
【机 构】
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广东科学技术职业学院,华南理工大学
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为了克服模糊控制动态响应慢和鲁棒性差的缺点，将模糊控制的定性知识表达能力与小波分析优异的局部控制性能和神经网络的定量学习能力相结合，提出了一种模糊小波神经网络自适应控制器，并将其应用于加工过程控制。对变切削深度的铣削加工过程控制的仿真结果表明，基于模糊小波神经网络的加工过程自适应控制，其控制效果优于一般的模糊控制和神经网络控制，具有很好的动、静态性能。该自适应控制器能有效防止刀具损坏和提高加工效率，是一种有效的加工过程控制方法。
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