基于RBF网络滑模的电动助力制动系统液压力控制

针对汽车电动助力制动系统（Electro-booster，EBooster）的液压力控制中液压负载的非线性和不一致性问题，提出一种基于径向基函数（Radial based function，RBF）神经网络的滑模变结构控制方法。设计EBooster系统压力控制架构，建立液压制动系统等效结构简化模型，据此设计基于RBF网络滑模变结构的液压力控制方法，通过设计RBF网络的自适应律来实现系统滑模控制参数的自适应调整，并利用李雅普诺夫函数方法分析算法的稳定性。最后搭建电动助力制动系统的快速原型试验平台来验证算法的有效性。试验结果表明，采用RBF神经网络滑模变结构的控制策略对电动助力制动系统液压力的控制误差在2%以内，具有良好的控制效果。研究成果为EBooster系统的压力控制提出一种具有良好自适应性的算法设计思路。     

基于TRNSYS的空气源热泵辅助太阳能热水系统优化研究

为实现空气源热泵辅助太阳能热水系统中关键参数的优化匹配,基于TRNSYS动态模拟平台建立完整的空气源热泵辅助太阳能热水系统模型。以系统生命周期成本为目标函数,以集热器面积、集热器倾角、水箱容积及热泵功率为优化变量,借助GENOPT软件调用Hooke-Jeeves算法对系统各变量进行同步优化,并对各优化变量进行敏感性分析。以西昌市某学生宿舍的空气源热泵辅助太阳能热水系统为研究对象进行优化。研究结果表明,优化后的COPsys普遍提高,系统性能得到明显改善,系统全年运行费用缩减,全年节电率高达9.11%。并在此基础上提出关键参数的推荐匹配原则:单位集热面积水箱容积为70 L/m~2,单位集热面积热泵功率为60 W/m~2,最佳集热器倾角为φ-6°(φ为当地纬度)。对空气源热泵辅助太阳能热水系统进行设计时,可依据以上匹配原则对热泵功率、集热器面积、水箱容积、集热器倾角按照先后顺序进行优化。研究结果可为空气源热泵辅助太阳能热水系统的优化设计提供理论依据。     

双PSD工业机器人标定系统多目标位置控制研究

为了快速、精确、低成本的实现工业机器人的标定,设计了基于双PSD(位置传感装置)的工业机器人标定系统,激光束校准是该标定系统的关键问题,需要控制固定在工业机器人末端执行器上的激光指针,使得激光束照射在一个PSD中心,并反射到另一个PSD中心,针对此多目标位置控制问题,在建立激光束校准模型的基础上,运用H∞控制理论设计了H∞控制器,通过在线预估工业计机器人坐标系与PSD坐标系之间的变换矩阵,快速实现激光束校准,并通过实验验证了该H∞控制方法的可行性和有效性。     

听写法在成人英语听说课教学中的应用探讨

听写作为一种重要的语言教学与学习手段,在外语听说课教学上颇受欢迎.然而由于成人教育有其特殊性,不能简单地照搬传统听写形式.在分析成人学生特点的基础上,介绍了几种经改造后适用于成人英语教学的听写形式,并就如何帮助教师有效实行角色转换、发挥成人学生的特点进行了讨论.     

基于nRF24E1温室无线数据采集系统的设计

针对现代温室发展的需要,设计了一种基于微机和射频芯片nRF24E1为核心的温室无线数据采集系统。该系统由若干个数据采集单元和一个数据接受单元组成,采集单元和接受单元之间通过无线信道传输,从而实现温室内各种生长环境检测传感器的无线化。该系统结构简单、传输可靠、可扩展性良好,从而为解决传统温室有线系统的局限性提供了技术措施。     

机电控制技术课程教学模式的实践与探索

针对当前高职院校机电控制技术课程传统教学中遇到的问题,分析原因,并从教学实践体系、教学方法、考核机制三个方面提出了解决的方案,以适应机电控制技术课程改革的要求。     

防止液态排渣锅炉积灰结焦

分析新疆红雁池第一发电有限责任公司液态排渣锅炉结焦原因，提出处理方法及防止措施。     

内网监控系统自保护技术的研究与实现

研究内网安全监控系统的自我保护技术,对常见的隐藏进程的方法进行比较分析,设计一个采用拦截系统服务分配表隐藏进程方法的自保护模块,实现系统的自保功能,并给出具体实现代码。     

平面三滚柱定心夹具主要结构参数及公差分析

针对使用带平面三滚柱自定心夹具的工件需自锁并能方便松开的要求,分析了夹具各结构参数的公差对工件内孔尺寸精度要求的影响程度,提出了滚柱直径和楔紧平面到心轴中心距的公差计算方法。得出如下结论：工件内孔尺寸必须满足一定的精度要求;内孔所需的精度等级不仅与滚柱和楔紧平面到心轴中心距离的制造精度有关,还与工件内径的大小有关,且内径尺寸越大,所需的精度等级越低,为带平面三滚柱自定心夹具设计提供参考。     

基于PSO优化RBF神经网络的反应釜故障诊断

针对单一径向基函数(RBF)神经网络在反应釜故障诊断中泛化能力不足的缺点,设计了基于粒子群(PSO)算法优化的RBF神经网络。利用PSO算法操作简单、容易实现等特点及其智能背景,对RBF神经网络的参数、连接权重进行优化,并用经PSO算法优化的RBF神经网络对反应釜故障进行仿真诊断。仿真诊断结果表明,PSO算法优化的RBF神经网络具有较好的分类效果,较RBF诊断模型精度高、收敛快,具有推广应用价值。