基于工况识别的辊式淬火过程板形预报方法

板形是衡量淬火后钢板质量的重要指标之一,板形的预报对高质量钢板的持续稳定生产具有重要的指导意义.本文提出一种基于工况识别的辊式淬火过程板形预报方法,为淬火生产控制决策提供参考依据.首先对淬火过程进行特性分析;然后采用模糊C均值聚类算法对淬火过程进行工况识别,使用支持向量机建立各工况的板形预报模型,并运用改进的粒子群优化算法提高模型的精度;最后利用工业生产数据进行实验,结果验证了本文所提方法的可行性与有效性.     

时滞半Markov跳变神经网络系统事件驱动故障检测滤波器设计

本文针对一类具有时滞的半Markov跳变神经网络系统,研究其基于滤波器的故障检测问题.首先,通过引入一种事件驱动通讯机制和一个滤波器,并将时变时滞以及网络诱导时滞考虑进来,建立残差系统,将故障检测问题转化为求解满足一定H∞性能指标的滤波问题.然后,基于Lyapunov-Krasovskii(L–K)泛函方法,通过利用时滞乘积型L–K泛函思想、积分不等式、改进逆凸矩阵不等式等方法,以线性矩阵不等式形式给出故障检测滤波器的设计方法.最后,数值仿真结果验证本文所设计故障检测滤波器的有效性与优越性.     

垂直气动人工肌肉系统的模型参考自适应逆补偿控制

与传统刚性驱动系统相比, 气动人工肌肉系统具有质量轻、人机交互友好等优势, 近年来在生产生活中受到广泛关注. 然而, 该类系统的运动呈现出复杂的迟滞特性, 这给针对该类系统的跟踪控制研究带来了挑战. 本文针对垂直气动人工肌肉系统, 提出一种模型参考自适应逆补偿控制策略, 可有效克服迟滞特性以及控制过程中外界扰动和参数摄动等不确定因素对系统运动状态的影响, 实现系统高精度跟踪控制. 具体而言, 本文首先对系统的运动特性以及影响系统控制精度的不确定因素进行分析; 然后, 基于分析结果建立一个描述系统运动特性的参考模型; 进而采用逆补偿思想, 通过对所建立的参考模型求逆来构造一个逆补偿控制器, 克服迟滞特性对系统运动状态产生的影响; 随后, 基于最小均方误差算法设计自适应律, 在线辨识参考模型的权值, 同时估计逆补偿控制器的设计参数, 克服外界扰动和参数摄动等不确定因素对系统运动状态的影响; 最后, 通过实验验证所提控制策略的有效性.