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文檔簡介
1、產(chǎn)品質(zhì)量控制是生產(chǎn)企業(yè)參與市場競爭并且賴以生存和發(fā)展的基礎(chǔ),也是先進制造生產(chǎn)模式的重要組成部分。在現(xiàn)今復(fù)雜的生產(chǎn)制造技術(shù)環(huán)境下,生產(chǎn)過程具有自動化、柔性化、集成化和智能化的特點。為了適應(yīng)市場全球化、消費個性化趨勢發(fā)展的需要,對于產(chǎn)品的質(zhì)量要求也有了很大的提高。 本文針對目前對于產(chǎn)品質(zhì)量的這種高要求,以及傳統(tǒng)質(zhì)量控制手段的滯后性等弱點,提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量預(yù)測模型。通過該預(yù)測模型,可以提前判斷過程參數(shù)是否符合要求,并且在不滿足
2、要求的情況下可以自動的通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型調(diào)整過程參數(shù)。文中不僅提出了該模型的結(jié)構(gòu),還對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性擬合能力作了深入的探討,并且給出了具體的仿真算例。本論文主要包含了以下的工作: 1.對BP網(wǎng)絡(luò)和RBF網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)能力和性能給出了深入的討論,并且對BP網(wǎng)絡(luò)和RBF網(wǎng)絡(luò)在函數(shù)擬合方面的性能作出了比較??梢钥闯觯琑BF網(wǎng)絡(luò)在輸入數(shù)據(jù)條件良好的情況下,網(wǎng)絡(luò)的性能比BP網(wǎng)絡(luò)有著很大的提高。 2.在BP網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上提出了一
3、種新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對網(wǎng)絡(luò)的收斂性和性能進行了理論分析和實驗驗證。實驗表明,該網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)速度快、特征提取能力強。并且網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)能力也較好。與傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡(luò)相比具有較大的優(yōu)勢。 3.研究了智能控制和預(yù)測控制的基本理論,在此基礎(chǔ)上提出了智能預(yù)測控制的概念,建立了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能預(yù)測控制模型。該模型通過兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊起到對過程質(zhì)量參數(shù)進行預(yù)測和控制的作用。其中的一個模塊用作對過程進行模擬,另外的一個模塊則是利用預(yù)測值與期望值
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