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RBF神经网络在织物风格评价中的应用
织物 RBF神经网络
2009/10/29
采用先进的径向基函数神经网络(RBF)对织物风格进行评价,较之常用的BP神经网络,RBF的识别能力更强,训练时间也大大缩短,对解决织物风格评定问题具有一定的可靠度和精度,在织物风格评定中具有一定的应用价值。
针对目前国内大多织机经纱张力控制系统采用传统PID控制,对数学模型依赖度高,难于达到较好控制效果的缺陷,提出了一种基于Kalman滤波器的RBF径向神经网络整定的PID控制算法。这种控制算法采用3输入、单输出的RBF径向神经网络对系统性能学习以寻找出最佳的PID组合,Kalman滤波器有效地滤掉了织机中的各种噪声,实现经纱张力值的恒定。仿真实验结果表明,基于神经网络整定的经纱张力控制系统的控制效果...