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提出了一种基于深度信念网络(DBN)的风电机组主轴承状态监测方法。为了降低建模难度并减少训练时间,首先利用相关系数法选取建模变量,进而建立主轴承正常行为的DBN温度模型并用于主轴承温度预测。该模型克服了传统神经网络随机初始化网络权重、易陷入局部最小值等缺点,能有效提高主轴承温度的预测精度。然后采用指数加权移动平均法(EWMA)对主轴承温度残差序列进行分析,并利用核密度估计方法确定故障阈值。最后基于实测的数据采集与监视控制(SCADA)系统数据对主轴承故障进行模拟。结果表明,与传统预测方法相比,该方法能有效地实现主轴承的异常状态监测。 相似文献
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针对多自主水下航行器编队系统受限于有限的通信资源及收敛速度慢等问题, 提出一种基于事件触发的自主水下航行器固定时间领航?跟随编队控制方法. 首先, 将动态面控制算法与反步法结合, 消除“计算膨胀”问题; 其次, 为节约有限通信资源, 将事件触发通讯机制和固定时间理论引入多自主水下航行器编队控制中, 设计编队控制器, 实现编队系统的固定时间稳定, 且系统收敛时间与初始状态无关, 并通过理论证明无Zeno行为; 最后, 对4艘自主水下航行器的编队进行仿真实验, 验证算法的有效性. 相似文献
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球面3-RRR并联机构动力学建模与鲁棒-自适应迭代学习控制 总被引:8,自引:3,他引:5
采用Lagrange方法建立球面3-RRR并联机构基于动平台姿态参数的动力学模型。考虑在计算过程中采用线密度、厚度忽略等近似计算及工作过程中机构的磨损等微小变化造成的参数不确定性,进一步建立带参数不确定性的动力学模型。针对其在振动测试中的重复性动作等特点及参数不确定性设计鲁棒-自适应迭代学习控制器,并对此控制器进行稳定性证明。该控制器利用自适应算法对未知定常数的强大学习能力来补偿系统动力学模型的参数不确定项;利用迭代学习算法对期望轨迹进行零误差重复跟踪。由于该控制器吸取了系统动力学模型的已知信息,避免了一般模型未知系统迭代控制时必须满足的Lipschitz约束条件。仿真结果表明,在此控制器的作用下球面3-RRR并联机构能够很好地重复跟踪期望轨迹。 相似文献
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对DU型组合机床继电器接触器控制系统提出了一种基于FX2N PLC的改造方案。改造后系统的控制回路得到了大大简化,系统的可靠性、柔性和工作效率都得到了提高,故障率降低。该方案简单实用,且对其它机床继电器接触器控制系统的改造具有一定的参考价值。 相似文献