逆变点焊电源模糊神经网络自适应控制模型研究 (2005年)

研究了逆变点焊电源恒流自适应控制的模糊神经网络模型，设计了模糊神经网络结构。利用BP算法，采用先正弦函数输入后恒定输入的方法对网络进行了分段训练，并使用MATLAB语言，对系统进行了自适应控制和比例因子影响的仿真分析。结果表明，逆变点焊电源恒流自适应控制模糊神经网络，能够实现在线调整隶属函数参数，控制系统可快速感知外来干扰和过程变化，平均控制相对误差小于2.08%；比例因子的选取，对系统有很大影响，不同的比例因子在与训练好的网络结合进行控制时，系统控制效果不同。