基于最小二乘支持向量机的传感器非线性动态系统辨识

讨论了一种基于最小二乘支持向量机的非线性动态传感器系统辨识方法,并给出了相应的推导过程和学习算法.首先,将传感器的非线性动态系统分解为静态非线性子环节和动态线性子环节串联--Hammerstein模型;然后,建立类似线性的中间模型,通过该模型能将Hammerstein模型的非线性传递函数转换为等价的类线性形式;再通过LS-SVM线性回归算法求取中间模型参数;最后推导出中间模型参数与Hammerstein模型参数之间的关系,并通过该关系反演出原传感器系统的Hammerstein模型参数,实现传感器非线性动态辨识.仿真与实际传感器系统辨识的实验结果均表明该方法可行.     

非线性振动系统神经网络自适应控制方法研究

将人工神经网络理论引入振动控制工程领域，并将现代控制理论中的状态反馈理论与人工神经网络理论相结合，提出了一种基于ＢＰ网络的自适应控制方法。给出了该方法的学习算法和网络参数选择原则，分析了它在建模和控制方面所具有的优点，并就典型的非线性振动ＶａｎＤｅｌＰｏｌ和Ｄｕｆｉｎｇ方程进行了辨识和控制，仿真结果表明该方法对于非线性振动系统具有较强的辨识和控制能力。     

智能作动器Preisach迟滞参数辨识及补偿研究

针对实现智能作动器精确运动需对迟滞非线性进行辨识、补偿问题,采用奇异值分解方法辨识Preisach模型参数,构造变幅值谐波输入信号满足持续激励条件;基于辨识模型设计逆模型前馈补偿Preisach迟滞非线性;通过压电平台检验该辨识、补偿方法。实验结果表明,奇异值分解法可有效辨识迟滞效应非线性模型,基于辨识结果的逆模型补偿可减小跟踪误差89.5%。     

基于系统相似方法的叠堆型压电驱动器非线性动力学建模及实验研究

根据机械系统与电气系统的相似方法,将叠堆型压电驱动器的非线性电-机械耦合模型完全转换到电气域内,建立了其非线性相似电路模型;给出了非线性相似电路模型中迟滞因子的辨识方法,并对某款商用叠堆型压电驱动器进行了迟滞因子的辨识试验;基于非线性相似电路模型和迟滞因子的辨识结果,对该款叠堆型压电驱动器的非线性特性进行了仿真分析,得到了其非线性位移迟滞回线;仿真结果与试验结果吻合,证明了该建模过程与辨识方法的正确性。该建模方法在电气域内对叠堆型压电驱动器电-机械耦合特性及非线性迟滞特性进行描述,建模过程物理意义清晰且简单实用,对于研究压电驱动器的动态特性及控制算法具有实际意义。     

基于模型参考自适应算法的非线性结构损伤识别

许多工程结构在遭受飓风、地震之类的动荷载时,存在迟滞非线性现象,因此,对其结构参数进行实时辨识显得尤为必要.针对迟滞非线性结构的力学性质,采用一种基于模型参考自适应算法的参数辨识方法.该方法能够追踪时变的参数,检测损伤,包括损伤的大小和位置,以及损伤发生的时刻.数值仿真的结果表明,该方法对参数变化具有敏感性,非线性结构的仿真结果证实了该方法能够有效检测结构的损伤.     

基于Wiener-Hammerstein模型的一种系统辨识方法

针对工业大系统中Wiener-Hammerstein模型,提出一种新的辨识方法。该方法结合分散辨识对线性系统辨识精度高的优点与混合粒子群优化解决非线性、不可微和多峰值的复杂问题的长处,进行复合控制,并利用计量学中的动态计量方法,建立动态计量仿真模型。仿真研究与实验结果表明,该方法应用在非线性分布参数系统辨识中可有效提高辨识精度。     

金属橡胶/橡胶复合叠层耗能器试验建模与参数辨识

通过试验与理论相结合的方法,对金属橡胶/橡胶复合叠层耗能器进行动态特性研究,建立了耗能器的非线性弹性复合阻尼模型,该模型将恢复力分解为非线性弹性力和非线性阻尼力两部分,并辨识出了模型中的参数。对比理论与试验结果表明:所建模型能够很好地描述耗能器的非线性迟滞特性,为耗能器动力设计及动力优化奠定了良好基础。     

基于改进最小二乘步骤的NARMA模型辨识非线性时变结构系统

基于时变非线性自回归滑动平均模型利用改进的递推最小二乘算法提出一种用于非线性时变结构系统辨识的方法。利用线性变换将非线性时不变结构系统的动力学模型转化为非线性自回归滑动平均模型,然后将非线性项展开为系统输出数据的多项式的形式。利用短时时不变假设,通过改变模型的参数跟踪系统参数的变化,将非线性时变系统的辨识问题转化为线性时变系统的辨识问题,再利用改进的递推最小二乘算法实现对非线性时变结构系统的辨识。最后通过一个具有非线性时变刚度的三自由度结构系统的仿真算例表明,该方法可以有效地辨识非线性时变结构系统。     

具有刚度非线性的结构系统阻尼参数测试

机械结构系统中存在大量的结构,其固有频率会随着激振力幅的不同而改变,称之为刚度非线性结构,例如螺栓法兰联接结构、涂层复合结构等。由于存在刚度非线性,经典的半功率带宽法无法准确辨识这些结构的阻尼参数。本文在修正经典半功率带宽法的基础上,提出了一种适用于弱刚度及强刚度非线性系统的阻尼辨识方法,称为频域带宽法。首先,基于刚度非线性结构系统的运动方程,分别推导了弱刚度非线性及强刚度非线性系统的阻尼辨识公式。进一步,提出了基于频域带宽法测试具有刚度非线性结构系统的阻尼参数的方法及流程,并讨论了扫频方向、扫频速度对测试结果的影响。最后,以具有软式非线性特征的硬涂层薄板为对象进行实例研究,获得了该薄板不同激励幅度下的阻尼参数。本文的研究可为精确建立类似结构的动力学响应分析模型提供参考。     

轧机主传动系统在双源扰动作用下的动力学特性研究

针对轧制薄规格高强度带钢时引起轧机运行不稳的问题,基于传动系统受到轧制力矩和电磁力矩的共同作用,建立双源作用下的传动系统两自由度等效非线性动力学模型,通过平均法求解得出幅值、相位及非线性阻尼和刚度参数之间的函数关系。引入Morlet复小波变换理论,利用模极大值法提取小波脊线,对工业现场测试所得咬钢冲击信号进行非线性刚度和阻尼参数辨识,仿真结果表明两者拟合误差为2.5%;将辨识参数与实际参数用于双源扰动的非线性动力学研究,理论研究表明可以通过增加阻尼一次、三次项和减小刚度三次项等参数来抑制振动的强度。     

胶印机墨辊动态仿真模型研究

胶印机印刷质量很大程度上取决于其输墨系统的性能,采用计算机仿真,可以为输墨系统的设计提供一个预验的平台.这其中墨辊是油墨传递和转移的基本单元,所以如何建立墨辊的仿真模型,就成为一个关键.考虑印刷实际,结合油墨转移方程,建立一种以墨辊上的油墨存储单元为实体的离散化油墨转移和传递的动态仿真模型,从而进一步构建整个输墨系统的动态仿真模型.     

基于胶印输墨系统结构的油墨传递路线建模

通过向输墨系统建模模块输入墨辊信息,建立了墨辊、接触点和墨辊墨区的数学模型,并得到输墨系统的结构;提出利用图论APSP知识解决下墨路径长度问题,并利用floyd算法求得各接触点下墨路径长度;根据传递路线的长度,得到输墨系统的油墨传递路线。以便于对输墨系统性能进行快速有效分析和墨路的设计。     

平版胶印机应用网纹辊输墨装置的研究

分析了平版胶印机长墨路输墨装置存在结构复杂、压力不易调节等不足之处,探讨了网纹辊输墨装置的优越性,提出网纹辊输墨装置必将成功应用于平版胶印机的观点.     

A nanocontact printing system for sub-100 nm aligned patterning

Though many aspects of contact printing have been explored extensively since its invention, there are still hurdles to overcome for multilayer printing in the nanometer regime. Here we report on an aligned nanocontact printing (nCP) system that has demonstrated a sub-100 nm alignment capability by means of moiré fringes and microspacers. To address issues in the stamp inking, we have devised a microfluidic apparatus based on the gradient capillary force for transport of ink solutions. The nCP system has been tested by printing nucleoside phosphoramidites on a nanopillar arrayed substrate. Although the nCP system was designed primarily for use in the fabrication of high density DNA nanoarrays, it has the potential to be applied to other fields of nanotechnology for nanoscale patterning.     

胶印机输墨系统仿真模型研究

采用计算机仿真对胶印机输墨系统进行研究,可以为输墨系统的优化设计提供一个预验的平台.利用C Builder的可视化界面,编制胶印机输墨系统仿真软件,建立输墨系统的计算机仿真模型,实现对各种胶印机输墨系统的搭建与识别,并能够设计新的胶印机输墨系统,为输墨系统静态和动态性能分析提供了一条新途径.     

基于增强的低对比度印品缺陷的识别技术研究

目的 针对当前印刷缺陷检测系统中存在的低对比度印刷缺陷检测精度不高等问题,基于HSV颜色空间,提出一种增强的低对比度印刷缺陷识别方法。方法 首先,将标准样张图像与采集到的印刷图像由RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,并提取视觉上变化敏感的亮度分量V作为待检测对象;其次,将对比度受限的局部直方图均衡（CLAHE）与数学形态学相结合,来增强显现待检测图像中的缺陷;再次,使用连通域分析方法来获取缺陷的面积、周长、离心率、长宽比和圆形度等5种特征信息,并以此建立15个特征模型;最后,构建基于PNN的印刷缺陷识别神经网络,并在Matlab中实现对低对比度印刷缺陷的识别。结果 15个模型的平均耗时为475 ms,都控制在毫秒级别,满足了现代印刷缺陷检测对于实时性的要求。其中模型2的测试正确率为95%,能够识别污点等点缺陷,模型3和模型12的测试正确率为93%和93.3%,能够识别刮痕等线缺陷,模型5的测试正确率为93.1%,能够识别墨迹等面缺陷,且测试正确率高于基于BP神经网络的缺陷识别方法。结论 从缺陷检测的实时性和精确性上来讲,提出的方法能够对低对比度印刷缺陷进行实时和精确的检测。     

印品墨层厚度的一致性仿真分析

应用计算机仿真方法对影响墨层厚度一致性的因素进行了研究.在油墨转移率等于0.5的条件下,通过对输墨系统的离散化处理,实现了连续的输墨系统的计算机仿真.计算结果表明,单路输墨系统产生的墨层厚度的一致性优于双路输墨系统.此外,墨层厚度的一致性与图文的分布及印版滚筒的空档大小均密切相关.     

基于机器学习的电喷印精度预测方法研究

目的 节省电流体喷射打印精度预测的时间和解决电流体工艺参数的选择问题,达到提高电流体打印的质量和效率的目的。方法 为了对电流体喷射打印精度进行预测,提出有限元模型与机器学习相结合的方法。基于线性回归、支持向量回归和神经网络等机器学习算法建立4种参数与射流直径的关系模型。结果 算法结果表明:支持向量回归和神经网络预测模型的决定系数R²能达到0.9以上,表示模型可信度高;支持向量回归和神经网络预测模型指标都比线性回归预测模型的小。结论 机器学习算法可对电喷印打印精度进行有效预测,预测效率提高了十几倍,节省了精度预测的时间。     

经典彩色预测模型

针对印刷中原稿和复制品之间存在的色差这一事实,详细介绍了至今为止的几种经典彩色预测模型:如直接针对半色调印刷过程的Neugebauer方程,Yule-Nielsen模型和基于减色原理的Kubelka-Munk理论.通过调节模型中的变量来达到控制色差的目的.     

基于UV喷墨系统提升3D打印模型表面着色效果

目的研究基于UV喷墨方法获得高质量的3D打印彩色外观。方法基于熔融沉积的成型方法,设计并加工不同打印层厚及倾斜角度的直角梯台模型,通过UV喷墨平台对模型表面进行标准色块着色处理,论述阶梯效应对喷墨着色涂层的影响机理,以及喷墨对于3D打印阶梯效应的修复作用,显微观察模型表面图像,并测量色块颜色的色度值。结果比较分析得出,打印层厚和倾斜角度导致的未着色条纹是影响3D打印模型表面喷墨着色效果的主要因素。结论通过UV白墨涂覆的方法可以修复阶梯效应,从而获得高质量的3D打印彩色外观。