恒切削力加工过程的神经网络预测控制

切削过程恒力控制对于提高生产率、保证加工精度具有重要作用。文章以车削加工过程为对象,研究恒切削力加工过程中当切削深度发生突变时,如何减少系统输出切削力超调的问题。将预测控制策略与神经网络理论相结合,在神经网络学习时,使切削进给在切削深度发生突变前提前发生相应变化,提出了恒力切削过程的神经网络预测控制算法。仿真结果表明,与传统自适应神经网络控制相比,加工过程的神经网络预测控制能够有效的解决在背吃刀量发生突变时,加工系统输出的切削力过大的问题,显示出比加工过程传统神经网络自适应控制更好的综合性能。     

基于队列时延检测的链路可用带宽流量调度方法

为有效提高链路带宽资源的利用率和减小数据传输时延,首先分析了链路中数据传输时延的特点,提出一种基于队列时延检测的链路可用带宽流量调度方法,该方法研究了在调度流量与可用带宽之间在各种不同情况下的数据传输时延变化趋势,保证了该方法较好的全局完整性。通过仿真实验证明,该方法有较好的流量调度能力,能有效地控制各链路的流量,改善链路时间响应特性和提高链路带宽利用率。     

电控喷油器检测台和计算机的通信研究

电控喷油器检测台控制由两块单片机AT89C52来实现,用户界面由系统计算机来实现。因此研究的实质是计算机和两片单片机通信的实现。用户界面用MFC编写,MSComm控件实现收发数据,单片机使用C51编写代码。目前外部系统机已经可以顺利监控该检测台的运行。     

误差平方与信息熵指标在加工过程模糊控制中的性能比较

误差平方积分性能指标着重权衡大的误差,较少考虑小的误差,其选择性不是很理想。为了改善误差平方积分性能指标的不足,提出采用信息熵为性能指标,通过计算机仿真比较误差平方与信息熵性能指标在加工过程模糊控制中的应用,仿真表明熵性能指标能够综合评价控制系统的动、静态性能。     

基于BP网络自整定的PID控制在加工过程中的应用

基于BP神经网络自整定的PID控制,把BP神经网络与传统的PID控制很好的结合在一起,利用BP神经网络实时在线学习来调整PID的三个系数,这样充分发挥各自优势,从而拓宽PID控制的应用领域.对车床加工过程进行建模,加入BP神经网络自整定PID控制,以车床加工过程作为被控对象进行仿真研究.仿真结果表明,加工过程在BP神经网络自整定的PID作用下的控制效果良好.基于BP神经网络自整定的PID控制较传统的PID控制具有更好的鲁棒性和自适应性.     

基于熵增强混沌遗传算法的柔性作业车间调度

为使企业获得最优综合调度质量的车间调度方案,研究了多目标柔性作业车间调度数学模型及其求解算法,建立了基于最大完工时间、最大机器负荷差、机器总负荷和调度复杂度4个调度质量指标的多目标柔性作业车间调度问题模型(MFJSP),提出熵增强混沌遗传算法(ECGA)求解该模型,应用伯努利混沌映射公式改进算法选择操作,用高斯云模型改进变异算子和交叉算子,提高算法的全局寻优能力和搜索效率。根据计算的交叉概率和变异概率执行切牌式交叉操作和两基因片段式变异操作提高种群基因的多样性。以M8J12P3调度问题为例验证了MFJSP模型和ECGA算法的有效性。结果表明,与SGA、PSO和ABC相比,ECGA具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力,有助于企业提高生产效率和降低成本。     

基于瑞利原理摄像机标定的精度研究

在摄像机标定时,由于所采用的数学模型(针孔模型)只是一种近似的模型,而且由于干扰及图像处理时所产生的噪声,使得在求解投影矩阵时会形成较大的误差.根据瑞利原理,通过求取法方程的最小特征值所对应的特征向量来得到摄像机的投影矩阵,以提高标定精度.然后根据标定块特征点在世界坐标系的坐标与投影矩阵求得其投影点的坐标,以其与相对应的实际图像坐标的残差的均方值作为标定精度的性能指标,进行精度分析.这种方法能够满足较多场合的精度要求.     

排爆机器人的研究现状及其关键技术

综述了排爆机器人的国内外研究现状,介绍了排爆机器人的移动机构、基于计算机视觉的精确定位、导航、定位和路径规划、通讯和控制系统、多传感器信息融合等关键技术;并指出了此领域中存在的问题,提出了排爆机器人在标准化、模块化、控制系统智能化、通讯系统网络化等方面的发展趋势,为它的进一步设计与开发提供了一些有用的信息.     

基于神经网络的加工过程模型辨识

介绍了神经网络动态建模方法,以车削加工过程为例,用一个带单隐层的反向传播网络对非线性的加工过程进行了辨识研究,并将神经网络模型的跟踪响应与参数模型的跟踪响应作了对比分析。仿真结果表明,神经网络是建立非线性加工过程模型的一种有效方法。     

低压铸造液面加压系统的自适应模糊与积分控制

在分析常规模糊控制、规则自适应模糊控制和积分算法的基础上,对低压铸造液面加压系统进行了仿真试验。仿真结果表明,规则自适应模糊控制具有较好的动态和静态性能,不但具有很好的工艺曲线跟踪性能,而且对过程参数的变化有很强的适应性。加入误差连续量的积分作用时,采用分离算法,可消除稳态误差和防止产生较大的超调。本文所采用的控制规则在线自适应算法和积分分离算法相结合的控制方案为低压铸造液面加压系统的控制提供了一条有效途径。