基于鲁棒迭代学习的永磁直线电机控制

针对永磁直线电机速度和位置迭代学习跟踪控制中,由测量扰动引起的跟踪误差有界收敛问题,提出一种带有衰减因子的鲁棒迭代学习控制算法.采用λ范数方法分析鲁棒迭代学习控制算法的收敛性,理论结果表明,鲁棒迭代学习控制算法可以保证跟踪误差收敛到零,而P型迭代学习控制算法仅保证直线电机速度和位置的跟踪误差收敛到一个与扰动信号上界有关的域内.仿真结果表明,所提出的鲁棒迭代学习控制算法可以有效抑制测量扰动,获得较好的跟踪性能.带有衰减因子的迭代学习控制方法是一种抑制非重复测量扰动的有效方法.     

含多状态时滞的连续时间迭代学习控制系统稳定性分析

探讨了含多状态时滞连续时间迭代学习控制系统的稳定性分析问题, 尤其是当系统参数带有多面体不确定性时的鲁棒稳定性分析问题. 通过引入一个扩展算子, 利用迭代学习控制中的二维分析方法给出了时滞系统整个学习动态过程的连续离散Roesser系统描述. 基于所得的Roesser系统, 首先利用二维系统理论给出了保证迭代学习控制系统渐近稳定的充要条件, 然后结合鲁棒H∞控制理论提出了以线性矩阵不等式形式描述的充分条件来保证迭代学习控制系统的单调收敛性. 结果表明, 通过求解线性矩阵不等式确定的学习增益可以使控制输入误差随着迭代次数的增加单调收敛于零. 仿真结果表明, 通过增加满足一组线性矩阵不等式条件的P型学习增益能够使得一个鲁棒渐近稳定的迭代学习控制方案变为鲁棒单调收敛的, 同时还可以大大提高收敛速率.     

PLC在煤仓配煤皮带自动控制系统中的应用与研究

本文介绍了采用可编程序控制器（ＰＬＣ）为核心的煤仑配煤皮带自动控制系统，详细叙述了该系统手动、集中和自动三种工作方式以及模拟显示、故障指示与报警等主要功能的实现。并在信号隔离、防尘和抗干扰方面作了较深入地研究，研制出了一台能对１２个煤仑实现全自动配煤的自动控制装置。经工业运行，达到了令人满意的效果。该系统的应用对煤炭生产自动化水平的提高起了积极的作用。     

黄磷配料PLC控制系统的抗干扰措施

为提高黄磷配料PLC控制系统运行的稳定性,选用了技术先进、性能可靠、抗干扰能力强的日本三菱公司生产的FX系列的可编程控制器,并在系统的设计、安装中采取了一系列的抗干扰技术.简要介绍了黄磷配料PLC控制系统的基本结构及各部分的作用,详细分析了交流电网、静电、执行机构和传输线路等干扰源对系统的干扰机理,针对各种干扰源采取了行之有效的抗干扰措施,收到了良好效果.     

基于GA优化BP神经网络的液压钻机故障诊断

针对BP神经网络应用于故障诊断时存在着收敛速度慢、易陷入局部最小值等问题,提出了一种基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的液压钻机故障诊断方法.利用GA的选择、交叉和变异操作优化BP神经网络的权值和阈值,提高网络训练的收敛速度.根据液压钻机工况参数提取的特征信号,进行归一化处理建立样本,利用训练样本对网络进行训练,根据训练结果进行故障诊断.仿真结果表明,GA优化的BP神经网络迭代次数少,收敛速度快,能够对测试样本进行有效地分类,故障诊断正确率高.     

高校教学团队建设的实践与体会——以河南理工大学国家级“三电”基础课程教学团队建设为例

教学团队建设是教育部"质量工程"建设的重要组成部分。本文结合河南理工大学国家级"三电"基础课程教学团队建设的实践,总结了该教学团队在师资队伍建设、教学运行机制、教学方法改革等方面的建设经验,并提出了今后团队建设的设想与计划。     

测量数据丢失的一类非线性系统迭代学习控制

迭代学习控制方法应用于网络控制系统时,由于通信网络的约束导致数据包丢失现象经常发生.针对存在输出测量数据丢失的一类非线性系统,研究P型迭代学习控制算法的收敛性问题.将数据丢失描述为一个概率已知的随机伯努利过程,在此基础上给出P型迭代学习控制算法的收敛条件,理论上证明了算法的收敛性,并通过仿真验证理论结果.研究表明,当非线性系统存在输出测量数据丢失时,迭代学习控制算法仍然可以保证跟踪误差的收敛性.     

嵌入式模糊控制在变频分部拖动系统中的应用

对印染设备变频分部拖动系统进行了深入研究.给出无差模糊控制和开关式控制相结合的双模控制方法,采用AVR高速嵌入式单片机的变频调速系统,实现了单级无差模糊控制,满足了多级同步运行的要求.通过在线实时检测张力,保证了系统运行时织物张力的恒定.仿真实验结果表明了该系统动、静态性能好、鲁棒性强、可靠性高.     

智能电动执行器双闭环模糊PID控制研究与仿真

电动执行机构采用单闭环位置控制,只有一种恒定的调节速度,难以实现阀门准确定位和柔性关断.研究采用位置 速度双闭环调节控制方式,以位置增量为自变量,建立速度给定的位置环模型和模糊参数自整定PID的速度环模型.仿真表明,该执行器可以完成变速调节,实现阀门快速准确定位和柔性关断.