【摘 要】
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模糊控制(FLC)在焊接过程控制中是一个非常有前景的控制方法。但是对于一般的FLC模糊规则依赖于专家(如高级焊工)的经验。另外,模糊集的隶属度函数是非自适应的,即一旦由经验
【机 构】
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华南理工大学!广州,日本国大阪大学
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模糊控制(FLC)在焊接过程控制中是一个非常有前景的控制方法。但是对于一般的FLC模糊规则依赖于专家(如高级焊工)的经验。另外,模糊集的隶属度函数是非自适应的,即一旦由经验或其它方法确定后则保持不变。对焊接这样一个时变、强干扰系统,固定的隶属度函数不能保证所需的性能特性,而应采用自适应隶属度函数改善系统的性能。因此,模糊规则集的自动生成及隶属度函数的在线调整对于现代焊接过程控制来说是迫切需要的。本文将FLC和神经网络相结合,研究实现上述目的的可行性。隶属度函数的自适应及模糊规则的自组织通过神经网络的自学习
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