桂林航天工业学院学报
桂林航天工業學院學報
계림항천공업학원학보
Journal of Guilin College of Aerospace Technology
2013年
3期
293-296
,共4页
焊缝跟踪%SAPS0%小波神经网络
銲縫跟蹤%SAPS0%小波神經網絡
한봉근종%SAPS0%소파신경망락
针对焊接动态过程中焊缝跟踪控制的非线性、强干扰、高维数、不确定性、难建模等难点问题，提出一种基于模拟退火粒子群算法(SAPS0)优化小波神经网络来进行焊缝跟踪的新方法。并将该小波神经网络成功地应用于焊缝跟踪。实验结果表明，该小波神经网络控制器的动态响应快、超调量小、稳态精度高、抗干扰能力强，能够满足焊缝跟踪的要求。
針對銲接動態過程中銲縫跟蹤控製的非線性、彊榦擾、高維數、不確定性、難建模等難點問題，提齣一種基于模擬退火粒子群算法(SAPS0)優化小波神經網絡來進行銲縫跟蹤的新方法。併將該小波神經網絡成功地應用于銲縫跟蹤。實驗結果錶明，該小波神經網絡控製器的動態響應快、超調量小、穩態精度高、抗榦擾能力彊，能夠滿足銲縫跟蹤的要求。
침대한접동태과정중한봉근종공제적비선성、강간우、고유수、불학정성、난건모등난점문제，제출일충기우모의퇴화입자군산법(SAPS0)우화소파신경망락래진행한봉근종적신방법。병장해소파신경망락성공지응용우한봉근종。실험결과표명，해소파신경망락공제기적동태향응쾌、초조량소、은태정도고、항간우능력강，능구만족한봉근종적요구。
