离心泵多工况水力性能优化设计方法

本文利用现有离心泵对多工况水力性能优化设计方法进行探究.文章采用超传递近似法确定目标函数的权重因子,并利用ANSYS软件对优化前后的离心泵进行求解与分析.经研究表明,优化后离心泵的水力性能得到了明显的改善,其平均效率提高了0.458%,平均功率降低了0.058%.     

多传感器数据融合性能评估结构的设计

多传感器数据融合性能评估是一个复杂的过程。为了提高系统的重用性,从软件开发系统工程的观点出发,把性能评估过程当作一个完整的融合过程,提出了一种数据融合评估系统结构设计方法。以此为基础的系统评估,大大提高了数据融合评估系统的通用性,增强了系统设计人员与用户之间理解的一致性,达到充分利用系统资源和发挥系统性能的目的,为多传感器数据融合系统及其评估提供了一个具有参考价值的设计框架。     

多工况多阶段多资源均衡优化模型研究

资源是影响项目进度、工期、成本的重要因素,资源计划将会影响工程项目进度和投资目标的实现,对于大型项目尤其如此.以往的资源均衡优化研究均是基于一些假定的条件,与实际不符.因而,结合工程应用实际,提出了多工况多资源多阶段的优化理论,研究建立了相应的模型,并设计了资源均衡优化的程序框图.     

发动机性能试验多工况综合寻优

提出了发动机性能试验多工况多指标的综合寻优,即针对１３工况试验时,如何组合不同工况下的喷油提前角,使发动机的综合性能指标最优．采用了一系列数学变换的方法,将这个多目标多变量寻优问题转变为一系列单变量无约束问题求解．验证试验的结果表明,寻优结果与试验结果比较一致,说明该方法对指导发动机参数的调整有重要意义．     

热管散热器变工况性能实验研究

用实验方法对一台新型热管散热器进行了变工况性能测试研究.人工环境实验室的空气处理机组模拟环境温度（即冷侧进风温度）,用电加热装置调节散热器热侧（热管蒸发段）空气进口温度.冷侧进风温度在5-41.5℃范围调节,热侧进风温度在20-55℃范围调节,得出散热功率与冷热侧进风温差有关而与进出风温度范围无关;对充液率分别为35%和25%热管散热器进行变工况实验研究,得出了热管散热器充液率25%时性能优于充液率35%时性能等结论.     

基于电动汽车行驶数据的动力电池放电性能评估

随着动力电池在新能源汽车中的广泛应用,电池故障诊断、退役电池评价等问题亟需解决,评估电池健康状态成为动力电池领域的重要课题。 在分析电动汽车行驶数据的基础上,提出了一种评估锂离子动力电池放电性能的模型。 该模型针对电池实际工作数据充放电较为随机的特点进行了调整和适配,解决了传统评估模型难以适用于实际使用场景的问题。 该模型具有低复杂度,能够快速给出评估结果,适用于大批量的电池评估。 实验表明,该模型提取的放电性能指标具有随累积行驶里程的增加而下降的趋势。 根据灰色关联分析,放电性能指标和电池容量随里程的变化具有相似趋势,能够从电池实际工作情况中评估出电池当前的放电能力,为更全面地评估电池健康状态提供参考。     

基于模糊数的机械设备性能评估的研究

根据模糊数适于量化模糊信息的特点,运用模糊集理论,建立了一种基于模糊数的模糊综合评估方法.通过计算被评估机械设备性能的模糊数,将问题转化为模糊数的排序,并给出了采用该方法对机械设备性能评估的模型及实现步骤.该方法能对机械设备性能参数进行合理的量化处理,较好地解决了机械设备性能评估问题,通过计算实例验证了方法的正确性和实用性.     

基于模糊集理论的软件质量评估研究

针对软件质量评估数据的模糊性问题,提出了基于模糊集理论实施评估的处理方案,改善传统评估方法中不精确性和复杂性的弊端,达到科学、客观、合理评估的目的;描述了模糊集理论解决现实世界模糊性问题的基本原理,并给出应用模糊逻辑与推理的多因子软件质量评估模型设计。针对模型的应用方法给出了一个软件质量评估实例,便于对多因子软件质量评估模型有更深的理解。     

基于多视图分类集成的高铁工况识别

针对传统方法识别高铁工况存在特征提取不完备和识别性能不精确的问题,提出一种多视图分类集成的高铁工况识别方法(MVCE)。该方法结合多视图特征提取和分类集成技术,从信号本身特性、频域和时频域三个角度提取小波能量、频谱系数、聚合经验模态分解模糊熵,并使用Fisher比率对其频域特征进行特征选择,从而构建高铁振动信号三个视图的特征。使用最小二乘支持向量机和K最近邻分类器分别对每个视图的特征进行初步识别。最后采用分类熵投票策略对多个分类器输出结果进行集成。试验结果表明:该方法对仿真数据和实验室数据的平均识别率分别达到89.18%和90.87%。同时对比结果说明了该方法提取特征的完备性和具有多样性集成模型的有效性。     

基于滑模控制的主动队列管理算法

针对TCP模型的非线性本质以及网络中存在的不确定性因素如TCP连接数、回路时延、链路带宽,提出了基于滑模控制(SMC)的主动队列管理(AQM)算法,该算法对不确定性具有很强的鲁棒性,而对滑模控制中普遍存在的抖振现象,采用了指数趋近律方法,并对状态轨线接近切换面时的控制信号进行柔化以削弱由于控制切换而引起的抖动.所提出的基于SMC的AQM算法可以使队列快速收敛到期望队列长度及保证输入受限TCP非线性闭环系统渐近稳定.仿真结果表明该算法有效.     

基于滑模原理的鲁棒交流伺服控制器

滑模变结构控制器由于具有鲁棒性好、设计实现方便等优点,已被逐步应用于电力传动控制领域, 该理论在工程应用中最大的障碍是高频开关控制带来的抖动现象．本文首先深入地分析了在交流伺服系统 中,当采用传统滑摸控制时,抖动产生的原因及特点．在此基础上提出了一种无抖动现象的新型滑模控制 器,并论证了控制参数整定的原则．实验的结果表明这种新型滑模控制器既保留了传统变结构控制的鲁棒 性,又有效地解决了抖动问题．     

基于自适应终端滑模控制器的机械手跟踪控制

针对具有不确定性的机械手轨迹跟踪控制问题,提出一种自适应二阶终端滑模控制器设计方法。设计一类非线性不确定系统的自适应二阶终端滑模算法,使得不连续符号函数包含在控制微分项,实际控制作用连续;采用自适应律克服不确定性上界未知问题,基于Lyapunov方法证明系统稳定性;针对机械手轨迹跟踪问题,基于所提出控制方法设计机械手自适应终端滑模控制方案;通过对双关节机械手轨迹跟踪仿真研究,验证所提出控制策略的有效性。     

滑模控制器控制降压型直流-直流转换器

针对脉冲宽度调制器控制降压型直流-直流（DC-DC）变换器采用常规的比例积分微分（PID）控制方法存在抖动和延迟等问题,提出一种基于滑模修正PID控制策略的DC-DC变换器实现方法.在分析滑模控制理论的基础上,利用线性矩阵等式方法来建立DC-DC转换器的状态空间数学模型,设计滑模PID控制器,构造全局滑模面调整PID控制器输出参数,并用李雅普诺夫函数验证了滑模PID控制器的可靠性.在电感电流连续工作模式下,用不确定性负载的线性平均模型进行了仿真.结果显示：证明所提出的滑模PID控制器不但提高系统对不确定负载的适应性,而且增强了系统在大信号扰动时的鲁棒性,使转换器输出电压有优越的鲁棒性及良好控制性能.     

平流层卫星的建模与控制系统设计

为减小控制力在传递过程中的偏差与时滞对轨迹控制精度的影响,对平流层卫星控制系统进行设计．针对系统构成建立了轨迹控制器和气球系统的经向运行模型,基于滑模变结构控制方法,根据气球南北方向的实际指令位置和指令位置的偏差,采用指数趋近律和边界层削抖的方法,设计出轨迹控制器的控制系统．仿真结果表明,采用该方法的轨迹控制器,可以有效克服系绳带来扰动和时滞的影响,完成平流层卫星的东西方向运动控制,控制误差约80 m．     

基于PM RSM模型解耦的电流控制器性能研究

永磁同步磁阻电机(PM RSM)是一个多变量、非线性、强耦合的控制对象,即使在同步坐标系下对电机的磁场电流和转矩电流进行解耦,也无法实现d轴电压直接控制d轴电流,q轴电压直接控制q轴电流.通过在电机中添加控制模块,把速度电压和互感项去掉,将交直轴分量的控制转化成两个独立通道的控制系统,实现电机本体解耦,并在此基础上,设计一种电流控制器,应用于PMRSM的电流控制中.仿真结果表明,该电流控制器具有较好的鲁棒性和动态响应性能.     

专家控制多模糊规则集的复合控制交流伺服系统

根据专家控制理论和模糊控制理论,针对矢量控制的交流伺服系统,设计了一种专家控制多模糊规则集复合控制的控制器,能使系统具有克服被控对象的和环境不确定性的能力,解决了对于建模的问题,仿真实验结果表明由该控制器构成的交流速度伺服系统,具有良好的快速性和较强的鲁棒性。     

基于思维进化算法的工业过程粗糙建模及应用

在工业过程建模中,传统的建模方法依赖数学模型.当实际系统模型难于用解析式精确表达时,智能建模成为研究热点之一.对具有非线性、时变性、不精确性等复杂系统,智能建模弥补了机理建模、辨识建模等方法的不足,能够避开数学表达式模型.模糊建模的隶属函数不容易得到,而粗糙集能直接从数据库中提取规则,不需要任何先验知识.但粗糙集不能处理连续属性,需要将属性离散化.对水泥回转窑控制系统进行建模,首先应用思维进化算法对决策表中的连续属性进行离散化,然后利用粗糙集理论化简决策表,提取最优的决策规则,最后分析决策规则,得出结论,说明该建模方法的可行性,且由此建模方法得到的决策规则覆盖度较高.     

生产过程的模糊控制

生产过程控制具有广泛性和重要意义，文中着重指出了对象动态参数的时变性，由此得出结论，用专家系统模糊控制的方法来设计控制算法，在实践上简单易行，调试方便，本系统曾在烘箱温度控制上付诸实现。     

基于多模型pH非线性过程的预测控制

对于强非线性系统，基于单一模型的传统预测控制系统的瞬态性能一般比较差，而克服这一缺点的直观且可行的方法是根据多个不同工作点建立多模型，通过在线切换设计自适应预测控制器，本文针对典型化工非线性对象pH中和过程，应用多模型处理方法，提出了pH过程的多模型预测控制设计方法；根据其工作范围建立了过程的多模型表示，然后在此基础上，设计了相应的预测控制器，通过模糊识别来调度控制器，从而获得大范围全局非线性对象的控制量，仿真结果是令人满意的。