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1.
本文详细地分析和研究了传统的优化理论,人工智能和神经网络在FMS优化控制中应用和适应性及各自的特点。指出充分发挥不同智能方法的优势,实现多智能模块的有效集成,是解决FMS的整体优化控制问题的有效途径。 相似文献
2.
3.
低压铸造液面加压系统的自适应模糊与积分控制 总被引:5,自引:1,他引:4
在分析常规模糊控制、规则自适应模糊控制和积分算法的基础上,对低压铸造液面加压系统进行了仿真试验。仿真结果表明,规则自适应模糊控制具有较好的动态和静态性能,不但具有很好的工艺曲线跟踪性能,而且对过程参数的变化有很强的适应性。加入误差连续量的积分作用时,采用分离算法,可消除稳态误差和防止产生较大的超调。本文所采用的控制规则在线自适应算法和积分分离算法相结合的控制方案为低压铸造液面加压系统的控制提供了一条有效途径。 相似文献
4.
柔性薄壁轴承是一种特殊的轴承,其内外圈是椭圆,在旋转时椭圆的长、短轴会对轴承产生一种周期性冲击,这种周期性冲击和轴承元件的故障周期性冲击混合在一起,对故障周期性冲击是一种极大的干扰。为消除这种干扰,通过分析椭圆长短轴引起的周期性冲击的特点,结合谐波小波的盒形频率特性,提出一种改进的谐波小波包来消除这种周期性冲击。普通谐波小波包的子带频率范围是根据分解层数确定的,而改进的谐波小波包的各个子带频率范围则针对椭圆长短轴引起的周期性冲击的频率分布特点而设计,可以有效地提取到这种冲击的每一个谐波分量,从而可准确地分离出整个周期性冲击。对实际柔性薄壁轴承振动信号的处理结果表明,改进的谐波小波包从混合的复杂周期性冲击中准确地分离出了椭圆长短轴引起的周期性冲击,而故障周期性冲击却被完好保留,从而消除背景周期性冲击的影响,实现对柔性薄壁轴承损伤的正确识别。 相似文献
5.
6.
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9.
设计了一种参数优化的模糊控制器,其以信息熵为优化的性能指标,根据模糊控制器输入变量的大小。寻找模糊控制器的最优参数。应用于切削务件变化的加工过程的参数自调整模糊控制表明,这种方法不仅可以提高模糊控制的动、静态性能,而且还具有信息补偿、鲁棒性强等特点。 相似文献
10.
基于奇异值分解的铣削力信号处理与铣床状态信息分离 总被引:11,自引:2,他引:11
利用连续截断信号构造矩阵,通过奇异值分解可以将信号表示为一系列分量信号的简单线性叠加,证明了各分量之间是两两正交的,且具有零相位偏移特性.根据分量信号的信息量可以确定合理的矩阵结构.对铣削力信号的处理实例表明,奇异值分解方法分离出机床主轴旋转基频近乎完整的时域波形,分辨出两个频率很接近的信号分量,发现信号中隐藏的调幅现象,证实机床的爬行并确定爬行频率.最后与小波变换的结果进行比较,表明这一方法对铣削力信号的分离效果优于小波变换. 相似文献