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基于RBF神经网络的恒铣削功率控制的研究
  • ISSN号:1006-0316
  • 期刊名称:《机械》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]华中科技大学,湖北武汉430074
  • 相关基金:国家自然科学基金重点项目(项目编号:50335020)
中文摘要:

基于RBF网络,提出了一种预测铣削功率并进行恒铣削功率控制的方法,给出了恒功率控制平台的软硬件设计及工作原理,利用MATLAB工具箱设计网络,并通过建立的网络对实验数据进行了仿真和验证,结果表明所建立的RBF网络预测误差小于2%,证明了该网络的预测值的有效性,该控制平台已经成功的应用于数控铣床粗加工中。

英文摘要:

In the paper, we refer to the way of Constant Milling Power Control Based on the RBF Neural Network. The design and operating principle of the Constant Milling Power Control device is introduced. By using the toolboxes in MATLAB, we design and emulate the RBF Neural Network, and the error percentage of the output is less than 2%. The result has proved that the RBF Neural Network is available. The application of the device has succeeded in rough machining.

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期刊信息
  • 《机械》
  • 主管单位:四川省经济与信息化委员会
  • 主办单位:四川机械研究设计院 四川省机械工程学会
  • 主编:王健
  • 地址:四川省成都市锦江工业开发区墨香路48号
  • 邮编:610063
  • 邮箱:jixie@vip.163.com
  • 电话:028-85925070
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-0316
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1131/TH
  • 邮发代号:62-105
  • 获奖情况:
  • 1995年被评为"四川省首届优秀期刊",1992和1996年被评为"全国中文核心期刊",1999年被评为"四川省自然科学期刊质量一级刊物"
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:7800