基于AMESim和Simulink联合仿真的阀控马达神经元PID调速系统控制

为了研究阀控马达调速系统的控制性能,首先介绍了AMESim和Simulink联合仿真的技术,通过AMESim软件建立系统精确的模型,以PID作为控制器,应用神经网络控制理论解决传统PID参数调节困难的问题,并采用神经元PID控制器的改进算法,在Simulink中搭建基于S函数的控制系统仿真模型,最终对阀控马达调速系统进行控制。仿真结果表明:输入阶跃信号时系统的响应速度加快,超调减少,调节时间缩短;施加负载时,转速震荡减小,系统抗干扰能力提高;输入正弦信号时,幅值超调减小,相角滞后减小,跟随性能提高。     

多传感器融合技术在调施胶系统中的应用

针对我国纤维板生产过程中调施胶系统存在检测精度不高、动态调节性能差、施胶量不稳定、产品质量不高和生产效率低等问题,提出了将多传感器融合技术应用于调施胶系统中的方法.分析了调施胶过程的特点和多传感器融合技术的优势,构造了控制系统;同时,采用BP神经网络的多传感器融合技术改进传统的PID控制.仿真结果证明了该技术的优越性.     

基于AMESim和Matlab_Simiulink联合仿真的液压马达转速控制系统设计

为设计有效的阀控液压马达转速控制系统,采用AMESim和Matlab Simiulink联合仿真技术来建立准确的模型,以更好地反应实际系统.将神经元控制应用于PID参数在线调整中,提高了系统的准确性、快速性和稳定性.仿真结果表明,所设计的系统偏差减小,准确性提高;对于阶跃信号、正弦信号的响应速度加快,快速性提高;在系统施加干扰的情况下,能够恢复到控制值,稳定性提高.     

双孔平行梁式称重传感器非线性校正研究

针对双孔平行梁式称重传感器检测过程中受温度和电路干扰等因素引起的非线性问题,提出了基于SVM（support vector machine：支持向量机）理论的非线性补偿方法。分析了存在于传感器测量值中的非线性特性,建立了以检测电压参数为输出、以重量参数为输入的SVM逆模型。通过SVM逆模型与自适应模糊推理系统（ANFIS）仿真对比,验证了SVM逆模型针对双孔平行梁称重传感器线性校正的有效性。结论表明,测试样本的模型预测平均误差为0.027g,达到了较好的线性度,实现了双孔平行梁式称重传感器非线性补偿的目的。     

基于SolidWorks的机床夹具标准件库开发

本文阐明了SolidWorks便于使用和二次开发的特点,介绍了机床夹具标准件库的结构和用法,详细论述了用VB6.0开发机床夹具标准件库需要解决的OLE、数据库、标准件建模等关键技术。     

基于SolidWorks的机床夹具标准件库开发

本文阐明了SolidWorks便于使用和二次开发的特点，介绍了机床夹具标准件库的结构和用法，详细论述了用VB6．0开发机床夹具标准件库需要解决的OLE，数据库，标准件模等关键技术。     

一种提高促进剂TBBS收率的新工艺的研究

本文介绍了橡胶促进剂TBBS的生产背景,探讨了传统合成法的问题所在,探讨了原材料等各种因素对TBBS产率及纯度的影响,确定最佳工艺路线,为工业化生产提供参考.     

连续法合成硫化促进剂TBzTD的设备和新工艺研究

本文介绍了硫化促进剂TBzTD的生产背景,讨论了传统间歇合成法存在的问题,探究了影响TBzTD产率及纯度的因素,最终确定最佳工艺路线,为工业化生产提供参考.