基于模糊神经网络的逆变点焊电源恒电流控制设计及仿真
100 积分
50
评分
4.4 积分- 详情
- 2021-04-28
- 简介
pdf
- 1.4MB
- 页数 5P
- 阅读 89
- 下载 39
推导了逆变点焊过程控制模型,并构建了逆变点焊模糊神经网络恒电流控制系统结构。根据该模型采用先正弦后恒定输入的方法对模糊神经网络(FNN)进行分段离线学习,提高网络的泛化能力和自适应能力。在线控制时,利用训练后的网络仅做正向模糊计算,输出逆变桥开关管占空比改变量的方法保证逆变器恒电流输出。最后使用MATLAB高级语言编程,完成了整个系统的仿真实验。仿真结果表明:分段训练后的FNN使用该方法可以实现逆变点焊电源的恒电流控制。
对不起，您暂无在线预览权限，如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
基于模糊神经网络的逆变点焊电源恒电流控制设计及仿真 1.4MB
基于模糊神经网络的电阻焊机恒电流控制研究 720KB
逆变点焊电源模糊神经网络自适应控制模型研究 669KB
基于模糊神经网络控制的CO_2焊接逆变电源 265KB
基于变论域电阻点焊模糊神经网络控制方法 1.0MB
基于模糊神经网络的无线感应电源频率控制器 164KB
基于模糊神经网络的故障检测算法 156KB
基于模糊神经网络的深基坑变形预测 621KB
基于模糊神经网络的中频感应加热电源的研究 429KB
基于模糊神经网络的智能交通信号控制设计 168KB