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

• 作者: 张勇 杨思乾 王瑞 陈刚 陈小勇
• 来源期刊: 电焊机
• 学科: 工学
• 关键词: 逆变点焊 FNN 离线学习 恒电流控制
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 专题讨论--高能束流焊接技术
• 页码范围: 10-13,16
• 页数: 5页
• 分类号: TG434.1
• 字数: 2226字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2303.2007.04.002

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨思乾	西北工业大学材料学院	75	398	11.0	16.0
2	张勇	西北工业大学材料学院	116	653	13.0	20.0
3	王瑞	西北工业大学材料学院	20	109	5.0	10.0
4	陈刚	西北工业大学材料学院	32	335	10.0	17.0
5	陈小勇		1	5	1.0	1.0