基于信息优化的加工过程智能控制

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该文首先综述了信息时代的智能制造的特点以及信息的度量理论—熵理论的基本内容及其进展:包括概率熵、模糊熵及二者的结合,归纳了信息优化原理的主要规则.接着研究了应用于加工过程的基于信息优化的智能控制的相关方法和理论,包括:1.基于信息优化的前馈神经网络控制.2.基于最大熵的控制理论.3.基于最大熵的自适应控制及基于最大熵的RBF神经模糊控制.研究了基于信息优化的智能控制原理在加工过程中的应用,并将其效果与BP神经网络的自适应控制进行比较.在加工过程的切削力输出为恒值的控制中,基于信息优化的前馈神经网络控制及基于最大熵的自适应控制都能达到满意的效果.该文还提出了加工过程基于最小熵的神经网络控制和基于最大熵的神经网络控制.控制结果表明,在相同的条件下,基于最大熵的神经网络控制可以取得比BP神经网络的自适应控制更好的效果.该文最后总结了主要的结论并指出了将来的研究工作的重点和难点.
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