火工品药剂自动压药工艺的关键技术

针对火工品药剂对象的压药控制过程具有严重的非线性时变和难以建立精确数学模型的特点,通过分析火工品药剂的压药特性,提出用一种具有线性特性的缓冲器(O型弹簧)来改善对象特性的新方法,用以降低对象压力的控制难度,从而提高火工品药剂压药压力的控制效果和火工品产品的质量。同时,分析线性缓冲器在火工品药剂自动压药工艺中的其他作用。利用ANSYS软件对线性缓冲器进行了静载强度和屈服极限的有限元分析计算, 并将计算结果和试验结果进行比较,具有很好的一致性,可用于指导和改进线性缓冲器设计。在火工品自动压药中的实际应用表明,该方法切实可行,能有效地提高火工产品压力控制精度和密度的一致性,并为提高航天火工品生产自动化的工艺水平奠定了基础。     

基于柔性制造理论火工品小群模自动装配生产线的实现

针对目前国内火工品生产厂家在火工品装配过程中,存在生产线专用性强,生产线和产品生产都是一对一的方式,造成了生产线利用率低下,场地占用率高、同时当产品改进或淘汰后,生产线再利用较难,不适应现阶段武器装备制造多品种、小批量的生产模式等生产现状的问题。进行分析论证、总结出了一种可以实现多种火工品生产柔性化装配生产线。该生产线通过工装模具快速更换、装药精度、压药压力快速调整以及设备布局快速切换等方法来实现多品种、小批量的火工品自动化装配生产线,填补了国内空白,提高了我国火工品的装药装配水平。     

新型气动压药机的研究

详细介绍了新型气动压药机的结构、工作原理和气动系统。新型气动压药机采用全气路控制,提高了火工品的压药精度和生产效率,大大减轻了操作人员的劳动强度,已经在火工品行业得到了广泛的应用和推广。     

火工品自动压药工艺关键问题的研究

在分析火工品压药工艺现状的基础上,提出了火工品压药关键问题的解决方案,从而实现火工品压药工艺的自动化过程。     

浮选药剂智能优化设定控制方法的研究

针对浮选过程精矿品位和尾矿品位与浮选药剂之间具有强非线性、不确定性,难以用精确数学模型来描述,常规控制方法难以给出药剂量优化设定值的难题,将建模与控制相结合,提出了浮选药剂智能优化设定控制方法.该方法将基于案例推理的单位药剂预设定模型、基于规则推理的反馈补偿模型有机集成,在工况发生变化时,能够自动调整浮选药剂量设定值,实现浮选药剂的优化控制.该方法已在某选矿厂浮选过程中成功应用,稳定了精矿品位和尾矿品位,降低了浮选药剂消耗,取得了显著的应用效果.     

基于模糊控制的风力发电机组低风速时最大风能追踪控制仿真研究

在分析风力发电系统在低风速时对风能最大限度追踪的情况下,建立系统的仿真模型,并在此基础上提出了一种基于模糊控制的智能控制方法.该方法利用模糊系统的非线性控制模型,解决了难以精确控制的困难.以叶尖速比的偏差及其变化为输入对象,以励磁电压为输出对象对低风速时进行控制,其控制目的是获得最优叶尖速比,以使风力发电系统在低风速时平稳运行并获取最大风能.最后,以MATLAB的仿真模块进行验证仿真,结果证明提出方法的有效性和实用性.     

基于CPG的仿人机器人运动控制方法及研究进展

对基于CPG的仿人机器人运动控制方法的仿生学基础及控制原理、特性进行了阐述,并从控制模型、控制体系、参数调节、与其它控制器的联合几个方面对该方法的研究进展进行了分析和总结,对其发展趋势进行了展望.     

基于Simulink的仿人机器人步行运动仿真模型

在对仿人机器人完整步行运动分析的基础上,基于Simulink建立了仿人机器人步行运动仿真模型.首先,给出了仿真模型的整体结构框架;接着,建立了仿人机器人13质量块动力学模型,分析和讨论了仿人机器人行走过程中脚与地面的作用过程,基于关节驱动力矩二次型积分最小,规划得到了一组稳定的行走步态,并基于传感反射控制实现了仿人机器人复杂环境下的应用;最后,对仿真结果进行了分析和讨论.     

贴面压机保压系统模糊自适应PID控制与仿真研究

基于短周期贴面压机液压伺服系统动力单元的保压压力控制,分析建立了由液压缸驱动的动力单元数学模型,以该模型为控制对象,设计了模糊自适应PID控制器,并对控制系统进行了仿真研究。结果表明,所设计的模糊自适应PID较常规PID调整时间短,稳态性能好,降低了控制器的输出能耗。将模糊自适应PID控制方法应用于短周期贴面压机保压控制,是可行有效的。     

一种基于GA和HSIC的快速跟踪控制算法及应用研究

针对工业控制过程中广泛存在的对象的时滞与饱和非线性的特性,提出了一种用于快速跟踪问题的控制方法.该方法以仿人智能控制中模态切换的思想为基础,采用开环和闭环PID相结合的控制方法,既实现了对饱和非线性对象的快速跟踪,又具有良好的抗滞后能力.采用遗传算法整定PID参数与模态切换的阈值,使系统在无超调的前提下快速跟踪目标设定点,达到ITAE指标最优.仿真结果表明了该算法的有效性.