基于自适应逆控制建模的多载荷识别技术

以齿轮箱为研究对象．运用镜像映射变换(FHR)算法完成了对齿轮箱的自适应正向建模与辩识．在此基础上．研究了单输入单输出最小相位系统及多输入多输出系统的逆建模和多载荷识别原理，并通过试验进行了验证．从而建立起基于自适应逆控制建模的多载荷识别方法，为激励分析的故障诊断奠定了基础．     

基于倒双谱的机械系统载荷识别方法

提出了一种基于倒双谱的机械系统载荷识别的新方法,首先,确定系统输出序列及系统特性的表示方法,通过系统输出序列的倒双谱及系统特性的微分倒谱,建立系统输出与系统特性的参数联系,然后,通过参数估计辨识得到系统特性,再通过时序分析的方法,由已知的系统特性求得其“逆传系统”特性,并利用此“逆传系统”特性和该系统输出序列来确定系统载荷,该方法解决了在系统特性和系统载荷未知的情况下,能量有限的稳定单输入－单输出因果线性系统的载荷识别问题,最后,以随机载荷作用下的单输入－单输出系统为例,采用最小平方算法,通过系统输出序列的高阶累积量直接估计系统特性的微分倒谱参数,辨识得到系统特性,再利用“逆传系统法”进行载荷识别,仿真验证了该理论方法的有效性。     

多输入多输出非线性参数系统的鲁棒自适应控制

如何有效地处理输入输出之间的复杂耦合和系统的各种不确定性对多输入多输出非线性参数系统的控制至关重要.通过引入辅助动态信号来刻画未建模动态,采用自适应非线性阻尼的方法抑制参数和非线性不确定性、未知有界扰动、未建模动态和输入输出之间的耦合对系统性能的影响, 并基于控制李亚普诺夫函数法来设计多输入多输出非线性参数系统的鲁棒自适应控制器.所提出的鲁棒自适应控制法不必对系统的未知参数进行估计.理论证明,所提方法保证闭环系统的所有信号一致有界,且通过选择适当的设计参数,可使跟踪误差任意的小.仿真结果例证了所提出控制法的有效性.     

考虑不确定性干扰时的多变量模型参考自适应控制

本文将Narendra(1978)的单输入单输出(SISO)系统模型参考自适应控制设计方法推广到多输入多输出(MIMO)系统。对于被控对象传递函数矩阵的相互作用因子(interactor)P_(M1)(s)(即(?)P_(M1)(s)R(s)P~(-1)(s)=K_T,K_T为常数矩阵,其逆存在)为对角线多项式矩阵,且K_T也为对角线矩阵的情况,设计了一种直接鲁棒模型参考自适应控制器。并证明了存在一个μ~*>0使得,对任何满足‖η(t)‖/m(t)<μ~*的不确定性干扰,自适应控制系统是稳定的。文中还给出了一个仿真算例。     

非线性参数化系统的鲁棒自适应控制

针对一类重要的多输入多输出非线性参数化系统提出了一种新的鲁棒自适应控制器的设计方法,采用自适应非线性阻尼和变能量函数法来抑制未建模动态和扰动对系统的影响.Lya-punov稳定性分析和仿真结果表明,该方法可以保证整个系统的稳定性.     

直接甲醇燃料电池的模糊PID控制研究

视直接甲醇燃料电池DMFC(Direct Methanol Fuel Cell)为复杂的非线性系统,综合应用现代控制理论和模糊控制技术,建立状态空间模型,设计参数自适应模糊PID控制器,规定模糊控制规则,把多输入多输出系统转换为单输入单输出系统.采用Matlab软件,对以阴极空气进料速度为输入量,以电堆的输出功率为输出量的系统进行仿真.结果表明,所设计的控制方案能够有效提高DMFC系统的工作性能.     

暖通空调制冷系统建模与控制现状及发展趋势

针对制冷系统的建模与优化控制这一影响暖通空调系统运行效率的关键及控制难点问题，通过对制冷系统中制冷机、膨胀阀及整个系统的原理、特点进行分析，总结了制冷系统和关键部件的建模和优化的技术发展情况，分析了基于机理建模和动力学方程建模方法对于制冷机、节流部件等关键部件及系统各种方法的优缺点，并对基于单输入/单输出和多输入/多输出的各种控制策略进行了分析.根据相关技术的发展，指出了制冷系统控制技术的未来发展趋势.     

多缸锻造液压机的调平和跟踪控制

针对多缸锻造液压机系统,在考虑不确定大负载和多缸耦合的情况下建立了非线性系统数学模型。采用广义逆的控制分配方法解决液压缸过驱动问题,进而提出一种二级非线性控制器设计方案。该控制器内环级采用李雅普诺夫直接法控制4个单输入单输出的液压缸压力系统,实现对期望压力的精确快速跟踪;外环级则针对带不确定大负载的多输入多输出系统,采用自适应控制策略并结合控制分配理论获得各缸期望压力。仿真和实验结果表明,该控制策略优于采用滑模变结构方法的单控制器策略,实现了低速运行下的高精度调平和跟踪控制。     

MIMO无线通信系统的信道容量研究

无线移动通信系统从单输入单输出系统到多输入多输出系统经历了不同的几代时间,其中信道容量一直是比较重要的资源。在系统的接收端,用户端的容量决定了通信系统的质量。文章从最简单的单输入单输出系统开始,分析了单输入多输出系统、多输入单输出系统及多输入多输出系统的信道容量,并进行计算机仿真。仿真结果显示多输入多输出系统在提高信道容量方面具有显著的优势,因此证明实际中采用多入多出系统的必要性。同时由于硬件成本、系统复杂性等问题的限制,不能无限制地增加天线根数。未来研究多入多出系统的天线选择及大规模多入多出系统中天线根数与功率资源的关系将是十分必要的课题。     

空气重介流化床的基于逆系统方法的内模控制

为了提高大型空气重介流化床（ADMFB）的鲁棒性和抗干扰能力，提出了基于人工神经网络（ANN）逆系统方法的内模控制.在分析ADMFB系统可逆性的基础上，该方法利用ANN辨识得到的原系统逆模型与原系统相串连，运用逆系统方法的思想，将该多变量、非线性、强耦合的系统通过反馈线性化，解耦成多个相互独立的单输入单输出（SISO）的伪线性子系统，对求得的伪线性系统采用该方法进行控制.ADMFB的仿真结果表明，该方法不依赖于系统的精确数学模型，对恒值扰动具有良好的抑制能力，并当非线性参数发生变化或逆系统存在建模误差时，由该方法设计的闭环系统均具有良好的鲁棒稳定性.     

基于特征的减速箱三维造型与虚拟传动研究

阐述应用基于特征的造型软件实现齿轮减速箱三维模型构造、虚拟装配及虚拟仿真传动等的途径与方法。对减速箱的主要零件的造型过程与方法作了论述，给出了建模的程序框图。就虚拟装配技巧与虚拟仿真传动的实现作了陈述，为进一步对有关虚拟装配与仿真技术的研究打下良好基础。     

基于数据清洗和动态神经网络的风电机组齿轮箱油温预警方法研究

齿轮箱是风电机组运行的关键设备。针对风电机组齿轮箱故障发生频繁、运行维护成本高等问题,提出了一种基于数据采集与监控（SCADA）系统异常数据清洗和动态神经网络的建模方法,对风机齿轮箱油池温度进行了建模。随后采用统计过程控制方法分析残差,根据残差分布特征计算阈值上下限,实现了齿轮箱油池温度异常状态预警。最后以双馈式风力发电机组为研究对象进行建模分析并给出实例,验证了该模型对齿轮箱油池温度预警的实用性和有效性。     

过程自动化中系统建模及自适应理论的应用

集过程实时监测、系统建模、优化和控制等各层次功能于一体的工业生产过程自动化成为工业界的关注热点之一．从系统建模入手,分析了数学建模的过程及其在冶金领域的应用,由此引出自适应控制系统在工业领域的应用和发展,以显示了这种方法在流程工业自动化中的良好前景．     

过程自动化中系统建模及自适应理论的应用

集过程实时监测、系统建模、优化和控制等各层次功能于一体的工业生产过程自动化成为工业界的关注热点之一．从系统建模入手，分析了数学建模的过程及其在冶金领域的应用，由此引出自适应控制系统在工业领域的应用和发展，以显示了这种方法在流程工业自动化中的良好前景．     

基于BP神经网络的永磁直线电机逆控制系统分析

将交流永磁直线电动机作为被控对象，利用自适应逆控制理论设计了BP神经网络自适应逆控制系统，解决了模型摄动和参数不确定性等问题，提高了系统的稳定性与鲁棒性；利用逆控制器的快速反应能力保证了系统的高性能。     

自适应逆控制在电液伺服系统中的应用

以液压位置控制系统为研究对象,根据自适应逆控制理论,运用X—VSSLMS滤波算法构成参考模型为一的自适应逆控制器．完成了系统动态特征参数变化、外界扰动影响下等的大量仿真试验研究,结果表明,自适应逆控制器在系统参数变化、外界扰动的影响下,具有良好的自适应性和动态鲁棒性．     

基于支持向量回归的自适应逆控制方法

将支持向量回归引入逆控制,提出了一种基于支持向量回归的自适应逆控制方法。采用支持向量回归在线辨识算法建立被控对象的逆模型,然后将逆模型作为控制器进行复制去驱动被控对象,从而完成一个自适应逆控制过程。由于支持向量回归是建立在小样本基础上的一种学习方法,因此较好地解决了对于线性系统自适应滤波算法存在的运算量大,权值失调及自适应过程时间长等问题。对于非线性系统,与现有的神经网络方法相比,该方法能提高收敛速度及逼近能力,而且具有更好的推广能力。仿真结果表明,应用该方法可以取得良好的控制效果,并具有较好的鲁棒性能。     

基于自适应逆控制的永磁同步电动机控制系统

为进一步提高交流永磁同步电动机控制性能,本文提出了基于自适应逆控制的永磁同步电动机控制系统,采用基于递推最小二乘BP（RLS-BP）算法,对永磁同步电动机系统的进行建模、逆建模和自适应控制器的设计。提高了永磁同步电动机系统建模和逆建模的辨识收敛速度以及辨识精度和系统控制精度。仿真结果表明,基于本文提出的自适应逆控制方法的永磁同步电动机系统,具有良好的动态响应,并且在电机参数摄动情况下具有较强的鲁棒性。     

基于VPBF网络的直接自适应逆控制方法

神经网络技术在非线性系统自适应控制器的设计中已得到广泛应用,但常见的神经网络存在着各种各样的缺点。为了改进自适应逆控制方法,同时克服一般神经网络的缺点,构造了一种结构简单的改进型VPBF网络,并将其引入自适应逆控制。利用该网络结构选择和参数选择上的优势,离线确定网络的初始规模和权值,在线学习非线性系统的逆,实现了一种非线性系统的直接自适应逆控制策略。仿真结果显示该控制系统能有效地克服扰动,有良好的鲁棒性能。     

风力发电机齿轮箱虚拟样机建模与动态特性分析

为预测750 kW风力发电机增速齿轮箱的动态特性,在Romax环境下对其进行多体动力学虚拟样机建模,在考虑传动轴、箱体及轴承柔性变形的基础上,通过Romax Dynamics模块对增速箱整机进行模态分析与振动特性分析.仿真结果表明,行星架一阶模态是整机振动的主要来源,改善行星轮系的均载状况和调整箱体支撑结构可有效降低整机振动幅度.