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1.
针对变转速变载荷工况下的齿轮故障检测、识别和分类问题,提出一种基于最大重叠离散小波包变换和人工神经网络的智能故障诊断新方法。研究自相关谱峭度图中的最大重叠离散小波包变换,并采用它将复杂的齿轮故障振动信号分解为频带和称为节点的中心频率。推导出每个节点的平方包络的自相关,以便计算每个节点在每个分解层次上的峭度,减少了非周期性脉冲和噪声的影响。将上一步得到的特征矩阵作为径向基函数神经网络的输入,从而实现齿轮状态的自动分类。并在变转速变载荷(16种)工况下对健康状态和5种不同类型齿轮故障的齿轮箱进行了具体测试分析。结果表明:该方法可以更好地提取特征信息,为齿轮故障诊断定位合适的解调频带,提高了所有工况下齿轮故障诊断的准确率。  相似文献   
2.
针对带有输出约束和模型不确定的柔性关节机械臂系统,提出一种基于时变障碍李雅普诺夫函数的预设性能自适应控制方法.通过构造指数衰减的时变约束边界,提出时变正切型障碍李雅普诺夫函数,能够同时适用于约束与非约束情况,进而拓宽传统对数型障碍李雅普诺夫函数的适用范围.此外,通过预先设置时变边界函数的相关参数,使得系统输出在初始阶段具有较小的超调量和较快的跟踪速度,并能够满足系统的稳态性能要求.在此基础上,结合反演法设计反馈控制律,保证系统的输出约束性能和轨迹跟踪精度.最后,基于李雅普诺夫稳定性定理证明所有闭环信号能够达到一致最终有界,并给出数值仿真对比验证所提出方法的有效性.  相似文献   
3.
针对带有模型不确定和外部干扰的柔性关节机械臂,提出一种基于未知系统动态估计器的funnel控制方法。基于低通滤波器设计未知系统动态估计器,用于估计模型不确定和外部干扰,该估计器结构简单,仅有一个可调参数。构造带有时变约束边界的新型funnel变量,保证系统跟踪误差被限制在预先设定的边界内,进而改善系统瞬态性能。在此基础上,设计反演控制器,保证系统输出快速准确跟踪期望轨迹。为避免传统反演法中的“微分爆炸”问题,设计跟踪微分器逼近虚拟控制律导数。并给出数值仿真对比验证本文所提方法的有效性。  相似文献   
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