Resumen

Con el fin de ajustar de forma eficiente y precisa la velocidad de tracción de la cizalla, se propone un nuevo enfoque basado en la red de inferencia en la nube (CIN) de Takagi-Sugeno (T-S) y la optimización de enjambre de partículas mejorada (IPSO). La CIN T-S se construye mediante la combinación del modelo de nube y la red neuronal difusa T-S. Además, el algoritmo IPSO emplea la estrategia de ajuste de automatización de parámetros y el reajuste de la velocidad para mejorar significativamente el rendimiento del algoritmo PSO básico en la búsqueda global y el ajuste fino de las soluciones, y se diseña el diagrama de flujo del enfoque propuesto. Además, se realizan algunos ejemplos de simulación y los resultados de la comparación indican que el método propuesto es factible, eficiente y supera a otros. Por último, se muestra un ejemplo de aplicación industrial del frente de la mina de carbón para especificar el efecto del sistema propuesto.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Ingeniería del transporte Neurociencias Seguridad del transporte Ingeniería ferroviaria
• Subjects:Agorithms (Math) Transport engineering Neurosciences Transport safety Railway engineering
• Palabras claves:red neuronal difusa, ejemplo de aplicación industrial, estrategia de ajuste de la automatización, velocidad de tracción de la cizalladora, algoritmo básico de la pso, ejemplo del carbón, combinación de la nube, red de inferencia de la nube, frente de la minería del carbón, búsqueda global
• Keywords:fuzzy neural network, industrial application example, automation adjustment strategy, shearer traction speed, basic pso algorithm, example of coal, combination of cloud, cloud inference network, coal mining face, global search