李明旭
- 作品数：3 被引量：8H指数：2
- 供职机构：河北工业大学控制科学与工程学院更多>>
- 发文基金：河北省高等学校科学技术研究指导项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术动力工程及工程热物理更多>>
- 补偿模糊神经网络在磨矿控制中的应用研究被引量：4
- 2015年
- 针对典型两段式磨矿控制优化中系统机理复杂、影响因素多、难以建立精确的数学模型等诸多难点问题,采用补偿模糊神经网络对磨矿控制器进行设计,通过利用模糊控制对模糊信息的处理能力和神经网络强大的学习能力很好地解决了磨矿控制中非线性、难建模等问题。补偿模糊神经元的引入,能使网络从初始正确定义的模糊规则或者初始错误定义的模糊规则进行训练,使系统具有更高的容错性,系统更稳定。仿真结果表明,矿石粒度被很好地控制在了一个较理想的范围,证明了补偿模糊神经网络对磨矿控制的有效性和实用性。
- 李明旭周颖赵慧敏陈阳
- 关键词：磨矿分级过程粒度补偿模糊神经网络
- 基于小波特征与支持向量机的焊点缺陷识别方法的研究被引量：2
- 2015年
- 基于视觉信息的焊点缺陷检测已成为当前机器视觉中的研究热点问题.针对焊接设备的不稳定性、操作环境的不确定性等问题对焊点质量的影响,本文提出了利用增强小波系数和主成分分析相结合的方法对焊点图像特征进行提取,利用主成分分析的降维作用,对提取的增强小波系数50维特征向量进行降维处理.同时提出了融合决策树与支持向量机的方法对焊点的缺陷类型进行识别.实验结果表明,本文提取的焊点特征值具有更好的区分性与紧致性,提出的分类方法有效提高了焊点缺陷检测的识别率,同时提高了算法效率.
- 周颖王雪刘坤李明旭
- 关键词：小波系数主成分分析决策树支持向量机
- 模糊神经网络在感应加热电源应用的研究被引量：3
- 2014年
- 针对感应加热电源具有非线性、时变性、难以建立准确数学模型的特点,本文提出将神经网络与模糊PID相结合,并引入补偿运算,构成一种新的具有可学习的自适应控制方法。该方法利用神经网络的自学习和模糊控制的不确定性等特点,引入神经网络不仅能够适当地调整输入、输出模糊隶属函数,而且能够借助于补偿逻辑算法动态地优化模糊推理,从而优化整个控制系统。通过对本文提出的算法、传统模糊PID算法以及模糊神经网络算法的仿真结果的对比可以看出,该算法较之传统模糊PID控制算法以及模糊神经网络算法具有鲁棒性更强、控制精度更高、可靠性更强等优势。
- 张萌张强王虹李明旭
- 关键词：感应加热电源补偿模糊神经网络模糊神经网络温度控制自适应
