新型压滤机液压控制系统的研制

 针对压滤机的工艺要求，在对新型压滤机液压控制系统研究设计的基础上，利用功率键合图方法建立了压滤机液压系统数学模型，并运用Matlab语言进行动态特性仿真．在压滤机现场实际运用表明该系统性能达到了预期目标，为压滤机液压系统优化设计提供了依据．     

基于模糊控制的轿车空调温度控制系统研究

轿车空调是一个复杂的热力系统,由鼓风机、循环风门、混合风门、蒸发器和加热器等部分构成,其热负荷主要包括太阳辐射、车室内外温差、乘客热负荷和车速等.由热力学原理建立轿车空调系统的非线性模型,提出一种基于模糊推理的控制方法来实现轿车空调系统的温度控制,并利用型号为N15的轿车空调系统的参数进行Matlab仿真.仿真结果表明...     

基于核岭回归的非线性内模控制

提出一种基于核蛉回归(KRR)建模的内模控制策略.该方法充分利用基干结构风险最小化为学习规则的回归方法的非线性拟合性能,建立内模控制系统,从理论上分析了内模控制系统的稳定性和稳态误差同逆模与内模估计误差的关系问题.仿真表明,在训练样本有限和有噪声污染情况下,该系统较神经网络方法具有更好的控制性能.     

Support vector regression-based internal model control

This paper proposes a design of internal model control systems for process with delay by using support vector regression(SVR).The proposed system fully uses the excellent nonlinear estimation performance of SVR with the structural risk minimization principle.Closed-system stability and steady error are analyzed for the existence of modeling errors.The simulations show that the proposed control systems have the better control performance than that by neural networks in the cases of the training samples with small size and noises.     

基于适应度函数的无人船遗传算法航径规划

遗传算法通过适应度函数选取最优的路径,采用了无人船转弯半径来改进适应度函数,实现无人船遗传算法航径规划。考虑到无人船机动性能对航迹平滑性的要求,在初始种群中利用贝塞尔曲线优化方法,将原有的折线路径优化成光滑的曲线路径;在适应度函数中添加曲率判断,以无人船最小转弯半径为约束条件,设置曲线路径的最大曲率,最后通过适应度函数筛选出符合约束条件的光滑路径。仿真结果表明,所提出的方法能获得符合无人船最小转弯半径约束的光滑路径,相比于平滑算法,该方法的曲率更小,收敛速度更快。     

合成橡胶压块机技术的进展与可靠性应用

本文首先概述了合成橡胶压块机的工作原理及特点,然后对国内外合成橡胶压块机技术现状进行了综述,着重对合成橡胶压块机的机电液控制系统进行阐述,并对我国合成橡胶压块机的现状与发展提出了自己的见解,最后对合成橡胶压块机技术发展趋势进行了展望,并对可靠性在橡胶压块机系统中的应用进行了论述。     

安装环境温湿度影响下气体绝缘金属封闭开关设备水分含量研究

针对气体绝缘金属封闭开关设备(GIS)在安装时受环境温湿度的影响,导致安装完成后气室剩余水分含量过高而需要重新安装的问题,本文提出一种考虑安装环境因素的GIS剩余水分含量计算方法.首先制定GIS安装流程,其次对气室密封后总水分量进行计算,最后按所制定的安装流程计算出平衡后SF6中水分含量.仿真和试验结果表明,气室内SF...     

压滤机液压系统ART神经网络故障诊断

设计出压滤机液压系统并分析ART神经网络的工作原理,对液压系统故障点———压力点的确定与提取进行分析,再结合压滤机液压系统的故障信息,编制MATLAB程序,仿真出压滤机液压系统故障,建立其故障样本库。     

回归型支持向量机的系统辨识及仿真

本文详细阐述支持向量机(SVM)和最小二乘SVM(LS—SVM)的基本原理基础上。提出基于SVM的线性、非线性系统辨识。通过仿真分析并比较SVM、LS—SVM辨识与神经网络辨识结果，得到SVM、LS—SVM方法比神经网络具有更高的系统辨识精度和更好的泛化能力；LS—SVM算法比SVM快速。抗噪声能力强，更适合于动态系统辨识。     

鲁棒核主元分析的数据重构

针对野值点噪声对样本均值和协方差估计带来的不利影响,在线性鲁棒M位置估计方法的基础上,结合了核原理来估计协方差,提出了一种新型的鲁棒KPCA(核主元分析)算法.将所提出的算法应用于数据重构仿真实验,仿真测试结果表明当样本数据中存在野值点噪声时,由所提出的鲁棒KPCA算法实现样奉数据重构时,要比KPCA具有更高的重构精度,抗野值点噪声性能更强.