加工过程中基于信息熵的神经网络控制方法研究

作     者：常少莉 姚锡凡 张毅 Chang Shaoli;Yao Xifan;ZhangYi

作者机构：华南理工大学机械工程学院 华南理工大学 

基　　金：国家自然科学基金资助项目 (项目编号 :5 0 175 0 2 9) 教育部留学回国人员科研启动基金资助项目 

出 版 物：《工具技术》 (Tool Engineering)

年 卷 期：2005年第39卷第2期

页      码：11-14页

摘      要：不确定性信息的处理是目前控制器设计的关键和难点 ,变切削深度加工过程有大量的不确定性信息 ,本文以其为实验对象 ,研究神经网络控制效果 ,虽然网络学习率已根据实际需要作了修改 ,但系统响应速度较慢。据此 ,提出基于信息熵的神经网络优化控制算法 ,对熵函数中的概率分别采用均匀分布规则和根据最大熵原理求取两种策略。比较发现 ,前者比最初神经网络控制更能显著提高系统响应速度 ,后者能在此基础上将震荡次数减少 2 / 3。实验证明 ,基于信息熵测度的控制对处理不确定性系统具有很好的效果。

主 题 词：信息熵 神经网络 智能控制 切削加工 

学科分类：080503[080503] 08[工学] 0805[工学-能源动力学] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-7008.2005.02.003

馆 藏 号：203402193...