基于新型联想记忆系统的机器人分布式智能控制

基于离散泰勒级数提出一种对多维函数可实现任意阶逼近的新型CMAC神经网络——DTS-CMAC，详细讨论了该系统的插值算法、训练规则，与传统CMAC相比，DTS-CMAC具有学习精度高、学习速度快及占用存储单元少等优点。基于DTS-CMAC设计了一种高性能的机械手轨迹跟踪分布式智能控制方案，并以肘关节为例，设计了机械手关节转矩控制器，仿真研究表明了该方案的可行性与有效性。     

基于模糊推理的自调整PID位置控制系统在无头轧制中的应用

作为一种高效、低成本的新兴技术,无头轧制技术在钢铁行业中的应用越来越广泛.但是由于这种技术对位置控制精度和抗干扰能力要求比较高,传统的控制技术很难达到要求.笔者将基于模糊推理的自调整PID控制技术应用于无头轧制位置控制系统中,试验结果表明:该控制方法实时性好,其控制的系统稳态精度高,响应快,抗干扰能力强.     

以Terfenol-D为核心元件的致动器低频输出特性实验研究

对无偏置磁场时低频(0～20Hz)范围内致动器的输出位移和致动器中Terfenol-D棒的伸长量同时进行了实验测试,并分析了致动器输出位移与Terfenol-D棒伸长量之间的关系.实验主要进行了交流输入电流频率一定时改变输入电流值和交流输入电流值一定时改变输入电流频率两种情况.分析实验结果可知,致动器的输出位移比致动器中Terfenol-D棒的伸长量小,器件有机械损耗,可见器件的结构设计有很重要的意义.为发挥Terfenol-D棒的性能,提高器件效率,可以优化结构设计.该实验研究结果对致动器的设计、优化具有一定的指导作用.     

影响采掘顺序的诸因素及其综合控制

一、前言 矿山的井下生产是在地表以下为开采有用矿物而进行的生产活动,它与其他生产相比较,各生产环节之间的关系比较复杂,生产周期长,受地质等自然客观条件约束比较多,影响生产安全的因素也比较多,所以矿山生产活动有其特有的规律和特点。在长期的生产活动中深刻认识生产实践中的各种矛盾和相互关系,在此基础上升华为理性认识,并对理性认识不断地深化和完善、提高,再用于指导生产实践,会对生产的发展起到推动作用。 采掘顺序是指空间上的顺序。顺序即是规律,采掘顺序不合理会影响到井下生产的许多方而,主要有:     

基于模糊推理的自调整PID控制策略在区域温热灌注疗法中的应用

区域温热灌注疗法是一种治疗肿瘤的有效方法,其控制过程表现出大时滞、强非线性、时变的特点,传统控制策略不能有效对其实施控制.采用模糊推理的自调整PID控温算法,解决不同的患者、在更换不同加热器导致对象特性变化使温控性能降低的问题,确保仪器对任何患者都具有良好的疗效.试验表明,算法适应性强、抗干扰能力强、温控精度高,仪器工作稳定可靠,具有较高的应用价值.     

基于NFI-CMAC的机器人分布式智能控制

基于牛顿前向插值公式提出一种对多维函数可实现任意阶逼近的新型CMAC神经网络———NFI CMAC,详细讨论了其插值算法、训练规则及寻址机制.与传统CMAC相比,NFI CMAC具有学习精度高、学习速度快及占用内存单元少等优点.基于NFI CMAC设计了一种高性能的机器人轨迹跟踪分布式智能控制方案,仿真研究表明了该方案的可行性与有效性.     

抽油机电机神经元技术节能装置

在分析抽油机电机调压节能原理的基础上，设计了以DSP芯片TMS320F240及IGBT为硬件核心，用神经元PID控制算法的新型高效调压节能装置，阐述了其基本原理，控制方案及系统组成，实验结果表明该节能装置可行有效。