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基于神经网络的车削<b>加工</b>表面粗糙度智能预测

  • 人工神经网络的发展和分类

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    标签: 神经网络

    上传时间: 2022-02-17

    上传用户:jason_vip1

  • 神经网络的基本机理和结构

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    标签: 神经网络

    上传时间: 2022-02-20

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  • 人工神经网络的模型

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    标签: 人工神经网络

    上传时间: 2022-02-20

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  • 神经网络的总结

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    标签: 神经网络

    上传时间: 2022-02-27

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  • 神经网络的特点与优势

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    标签: 神经网络

    上传时间: 2022-02-27

    上传用户:kent

  • 神经网络的基本原理讲解

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    标签: 神经网络

    上传时间: 2022-03-09

    上传用户:jason_vip1

  • 基于ARM系统的表面粗糙度测量仪的设计.pdf

    表面粗糙度是机械加工中描述工件表面微观形状重要的参数。在机械零件切削的过程中,刀具或砂轮遗留的刀痕,切屑分离时的塑性变形和机床振动等因素,会使零件的表面形成微小的蜂谷。这些微小峰谷的高低程度和间距状况就叫做表面粗糙度,也称为微观不平度。表面粗糙度的测量是几何测量中的一个重要部分,它对于现代制造业的发展起了重要的推动作用。世界各国竞相进行粗糙度测量仪的研制,随着科学技术的发展,各种各样的粗糙度测量系统也竞相问世。对于粗糙度的测量,随着技术的更新,国家标准也一直在变更。最新执行的国家标准(GB/T6062-2002),规定了粗糙度测量的参数,以及制定了触针式测量粗糙度的仪器标准[1]。 随着新国家标准的执行,许多陈旧的粗糙度测量仪已经无法符合新标准的要求。而且生产工艺的提高使得原有方案的采集精度和采集速度,满足不了现代测量技术的需要。目前,各高校公差实验室及大多数企业的计量部门所使用的计量仪器(如光切显微镜、表面粗糙度检查仪等)只能测量单项参数,而能进行多参数测量的光电仪器价格较贵,一般实验室和计量室难以购置。因此如何利用现有的技术,结含现代测控技术的发展,职制出性能可靠的粗糙度测量仪,能有效地降低实验室测量仪器的成本,具有很好的实用价值和研究意义。 基于上述现状,本文在参考旧的触针式表面粗糙度测量仪技术方案的基础上,提出了一种基于ARM嵌入式系统的粗糙度测量仪的设计。这种测量仪采用了先进的传感器技术,保证了测量的范围和精度;采用了集成的信号调理电路,降低了信号在调制、检波、和放大的过程中的失真;采用了ARM处理器,快速的采集和控制测量仪系统;采用了强大的PC机人机交互功能,快速的计算粗糙度的相关参数和直观的显示粗糙度的特性曲线。 论文主要做了如下工作:首先,论文分析了触针式粗糙度测量仪的发展以及现状;然后,详细叙述了系统的硬件构成和设计,包括传感器的原理和结构分析、信号调理电路的设计、A/D转换电路的设计、微处理器系统电路以及与上位机接口电路的设计。同时,还对系统的数据采集进行了研究,开发了相应的固件程序及接口程序,完成数据采集软件的编写,并且对表面粗糙度参数的算法进行程序的实现。编写了控制应用程序,完成控制界面的设计。最终设计出一套多功能、多参数、高性能、高可靠、操作方便的表面粗糙度测量系统。

    标签: ARM 测量

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:KIM66

  • 改善WEDM-HS 加工表面粗糙度值的工艺探讨

    改善WEDM-HS 加工表面粗糙度值的工艺探讨

    标签: WEDM 加工 表面粗糙度 工艺探讨

    上传时间: 2013-04-15

    上传用户:eeworm

  • 介绍当今人工智能主流-----人工神经元网络的原理与设计方法,对计算机人工智能,工业智能控制,信号处理,模式识别,数据压缩等领域有重要作用.

    介绍当今人工智能主流-----人工神经元网络的原理与设计方法,对计算机人工智能,工业智能控制,信号处理,模式识别,数据压缩等领域有重要作用.

    标签: 人工智能 人工神经元 网络 工业

    上传时间: 2013-12-20

    上传用户:dengzb84

  • 基于BP神经网络的无刷直流电机PID控制方法的研究.rar

    无刷直流电机(BLDCM)是随着电机控制技术、电力电子技术和微电子技术的发展而出现的一种新型电机。它是在有刷直流电机的基础上发展起来的。无刷直流电机具有交流电机的结构简单、运行可靠、维护方便等一系列特点,又具有直流电机的运行效率高、无励磁损耗以及调速性能好等诸多优点,在很多场合有广泛的应用前景,成为了国内外研究的热点。无刷直流电机传统的理论部分分析和设计方法已经比较成熟,因此对无刷直流电机控制策略的研究就显得十分重要。 PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛应用。在系统模型参数变化不大的情况下,PID控制性能优良。但在工业上有许多无法建立精确数学模型的复杂控制对象和非线性控制对象,若采用传统的PID进行控制的话,那么很难获得比较理想的控制效果。 对于无刷直流电机而言,它是一个多变量、强耦合的非线性系统,固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。基于以上原因,本文以无刷直流电机为控制对象,通过分析无刷直流电机的数学模型,以BP神经网络为基础,设计了应用于无刷直流电机的神经网络PID控制器。 在MATLAB平台上,先利用神经网络PID控制器,给出相应的控制算法,对典型的参数时变非线性系统的控制进行了仿真研究。仿真结果表明,同传统PID控制器相比,神经网络PID控制器对模型、环境具有较好的适应能力与较强的鲁棒性,有效的改善了系统的控制结果,达到了预期的目的。随后利用SIMULNK建立了无刷直流电机控制系统的仿真模型。分别采用普通PID控制器和神经网络PID控制器对电机的不同运行状况进行了仿真分析。仿真结果验证了所建模型的正确性,并证明了神经网络控制的优越性。

    标签: PID BP神经网络 无刷直流电机

    上传时间: 2013-08-04

    上传用户:YYRR