基于BP神经网络和遗传算法的大功率脉冲电源优化设计

发布时间：2017-06-19 03:05

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【摘要】：短电弧脉冲电源的性能指标对短电弧加工工件工艺性有着十分重要的影响.文中通过建立脉冲电源的Matlab仿真模型,利用模型仿真数据对电源神经网络模型进行训练,结合基于目标加权法的遗传算法对电源参数进行优化,指导短电弧样机电源参数的修改,并进行了启动性试验和负载突变试验.结果表明,采用BP-GA算法优化的短电弧电源不仅可以减少了系统调试时间、节约调试和试验成本,并且具有输出电压平稳,受外界干扰小,响应速度快等优点.
【作者单位】： 新疆大学机械工程学院;西安交通大学机械工程学院;
【关键词】： 短电弧加工 Matlab仿真 神经网络 遗传算法 优化设计
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51365053)
【分类号】：TG661
【正文快照】： 0序言短电弧加工技术的成功应用可以解决长期以来机械制造业普遍面临的硬面材料加工技术难题,它可对高硬度、高强度以及难加工导电材料进行高效的切削加工[1],这使得短电弧加工技术在高硬度、高粘性等难加工金属材料的加工领域显示出了巨大的潜力.短电弧加工电源的好坏直接影

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本文编号：461393