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功率超声自动加工系统的在线优化控制 总被引:1,自引:0,他引:1
本文在简要介绍功率超声加工技术的基础上的基础上,着重分析影响系统工作品质的重要因素及其解决方法,采用单片机搜索的方法成功地检测出系统的“最佳工作状态”,应用单变量最优化原理实现了系统的最佳控制。 相似文献
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以8098单片机为核心构成反馈控制系统,应用软件实现晶闸管交流装置的数字触发及线性控制,可简化硬件设计,提高系统的可靠性。控制系统的精度提高,品质因素得到改善。 相似文献
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在多年从事Oracle应用系统开发及运行维护经验的基础上,分析总结出Oracle数据库应用系统在设计、编码及部署阶段影响性能瓶颈的诸多因素,提出改进性能品质的解决办法及思路,以实现对应用软件产品性能品质的提升,并且事实证明数据库应用系统的性能能够得到良好的控制和改善。 相似文献
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针对拦截导弹开关型发动机推力不可调节的情况,设计了一种基于相平面分析的直接力非线性控制方法,并通过这种方法分析了影响直接力控制品质的几种因素;首先用非线性微分方程组建立了弹体运动的数学模型,然后用相平面法设计了二阶系统的开关控制律,在开关律的控制下,在相平面上用极限环的形式描述了弹体的姿态运动,最后通过对发动机点火间隔时间不同的选择,进行了仿真分析;最终分析了几种因素对直接力控制品质的影响。 相似文献
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变结构控制中滑模与模型选取的若干原则 总被引:1,自引:0,他引:1
在滑动模态上,变结构控制对于各种对象参数摄动和外部干扰具有不变性。然而变结构控制都不是运行在滑模态。因此,这种情况下的鲁棒性才真正反映了系统性能。对于连续与离散积分型变结构控制,分别从理论分析计算与数值仿真两种途径得到了典型惯性过程的参数可摄动范围。所得到的结果显示。滑模和标称模型的选取是直接关系鲁棒性的重要因素,而非线性控制部分主要对动态品质产生影响。由等效控制与被控对象组成闭合系统的鲁棒性直接与整个系统的鲁棒性相关联。最后给出了变结构控制中滑模与模型选取的一些设计原则。 相似文献
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马锡琪 《自动化与仪器仪表》1998,(3):17-19
提出了一种当数字PID控制系统出现饱和时,加入缓冲滤波器改善系统动态品质的方法。基于IAE评价准则,求取缓冲滤波器参数的最优值。仿真研究表明,对目标值变化大的控制系统加入缓冲滤波器对改善因饱和现象影响系统控制品质的效果是十分明显的。 相似文献
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BP神经网络PID控制器在汽温控制中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
通过将BP神经网络和常规PID控制器结合,提出了一种新的火电厂超临界机组过热汽温控制方案。将这种方法应用干主汽温控制,可以有效克服过热汽温对象的大滞后和大惯性,并能够克服对象在运行中参数变化的影响,获得良好的控制品质。仿真试验表明:所设计的系统在控制品质、鲁棒性方面明显优于常规PID控制系统。 相似文献
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针对污水处理过程的高度非线性、进水流量及水质变化剧烈、各状态变量之间存在强耦合关系等特性,提出了一种自适应模糊神经网络控制方法,以泥龄作为运转控制参数,调节排出的污泥量.仿真结果表明该控制器能够在线调整输入变量的隶属函数、优化控制规则,将其应用于活性污泥法污水处理系统中,可以快速地去除污水中的污染物,使污泥具有良好的去污能力和沉淀性能,并且具有很强的鲁棒性. 相似文献
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模糊调整在求解模糊规则中的应用* 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种求解模线性规划的非精确算法,它模拟人的调节过程,将模糊控制思想嵌入到遗传算法的变异与交叉算子中求解出一个模糊糊优解集,取代了以往利用单纯形注解模糊糊线性规划问题的一个最优解。 相似文献
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用户对软件质量的评价与其体验密切相关,但由于软件产品的抽象性、复杂性以及用户需求的模糊性,目前软件质量评价方法都缺乏对该方面内容的关注,忽略了用户需求在软件质量评价中的作用。针对于此,考虑用户需求对软件质量的影响,将用户需求作为一种特殊的软件特性,构建了基于模糊三角数的模糊神经网络来处理软件开发过程中用户需求同软件特性之间的非线性关系,符合软件产品复杂性的特点,使软件质量评价结果更客观、全面。结果表明,基于模糊三角数模糊神经网络能够更好地反映用户需求同软件特性之间的非线性关系,是一种研究软件综合质量评价的有效方法。 相似文献
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回转窑煅烧过程中的窑温是影响窑产和质量的重要因素,严重时会引起塌窑,影响生产的正常进行。在分析影响窑温的几个重要因素后,提出了模糊控制方案在回转窑温度控制中的应用,利用Matlab中的模糊工具箱设计模糊控制器,方便有效地实现参数自调整模糊控制系统的设计与仿真。仿真结果表明了该方法的有效性和正确性。 相似文献
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针对现有模糊时间序列预测算法无法适应预测中新关系出现的问题,提出了一种基于区间相似度的模糊时间序列预测(ISFTS)算法。首先,在模糊理论的基础上,采用基于均值的方法二次划分论域的区间,在论域区间上定义相应模糊集将历史数据模糊化;然后建立三阶模糊逻辑关系并引入逻辑关系相似度的计算公式,计算未来数据变化趋势值得到预测的模糊值;最后对预测模糊值去模糊化得到预测的确定值。由于ISFTS算法是预测数据变化趋势,克服了目前预测算法的逻辑关系的缺陷。仿真实验结果表明,与同类的预测算法相比,ISFTS算法预测误差更小,在误差相对比(MAPE)、绝对误差均值(MAE)和均方根误差(RMSE)三项指标上均优于同类的对比算法,因此ISFTS算法在时间序列预测中尤其是大数据量情况下的预测具有更强的适应性。 相似文献