模拟复合正交神经网络控制器在直流调速系统中的应用

在数字复合正交神经网络的基础上提出一种模拟复合正交神经网络,并用于直流双闭环调速系统中。控制器采用模拟复合正交神经网络的直接自适应控制方法,并对带有负载干扰的直流双闭环调速系统作了PI控制与神经网络控制的仿真实验。仿真结果表明,相对于常规PI控制器,该神经网络控制器具有自学习,自适应功能,速度跟踪获得了满意的控制效果。该模拟神经控制器能用于直流与交流调速系统中。     

基于BP神经网络的磁轴承PID控制算法研究

为解决单一PID控制时参数不可调、动态性能较差等问题,开发了BPPID控制算法.利用BP神经网络具有自学习和适应性强的特点,动态实时调整PID控制参数,改善磁轴承控制效果.通过仿真分析和试验研究,对比了BPPID控制算法和不完全微分PID控制算法的控制效果.研究结果表明,与不完全微分PID控制算法相比,BPPID控制算...     

复合轴向力加载装置设计与力控制

为满足航空发动机主轴承试验对轴承精确稳定轴向载荷的需求,分析了复合作用于试验轴系的预压紧弹簧力和液压力的设计原理,设计了具有内置微型力传感器的复合轴向力加载装置,基于抗扰控制理论设计扩张状态观测器对反馈信息进行观测,并结合非线性PID控制器制定复合轴向力控制策略.在航空发动机主轴承双转子试验机上开展应用,试验结果表明:...     

轴向放置轴向磁化的多个永磁环轴承轴向磁力研究

为了解决轴向磁化永磁轴承磁力偏小的问题,该文设计了能充分利用磁能、具有更大轴向磁力的轴向放置轴向磁化的多个永磁环轴承新结构。基于分析磁环气隙磁导及稀土永磁材料特性,结合磁通连续原理和线性叠加原理,用虚位移法对气隙磁能求偏导,得到了该型永磁轴承轴向磁力解析模型。模型表明:轴向放置轴向磁化的多个永磁环轴承轴向磁力与磁环剩磁感应强度的平方成正比;轴向磁力随磁环的径向宽度、平均直径、磁环数及磁路总磁导的增大而增大,随磁环轴向平均间隙、径向平均间隙增大而减小。在一定轴向尺寸内,单个永磁环磁化方向的长度小,则磁环数增多,轴向磁力增大。经验证,模型计算值和实验值基本吻合。     

主动磁悬浮轴承的神经网络 PID 控制研究

提出一种神经网络ＰＩＤ控制方案,利用一个两层线性神经网络构造ＰＩＤ控制器,成功地实现了主动磁悬浮轴承的静稳定控制,试验表明了其良好的控制品质。     

电液伺服系统在非线性干扰下的神经网络控制

液压伺服系统除了非线性动力学特性外 ,还包含有不确定参数和不确定的非线性干扰。为解决这一类非系统系统的控制问题 ,提出了PID 复合正交神经网络 (CONN)的并行控制法 ,并对带有非线性干扰的电液位置控制伺服系统作了仿真研究。仿真结果表明 ,CONN实现的前馈控制对给定位置的跟踪具有良好的动态特性 ,对系统的非线性干扰具有较强的鲁棒性。该方法简单、方便 ,具有实际应用价值     

轴向放置轴向磁化的双环永磁轴承径向磁力研究

为了解决轴向放置轴向磁化的双环永磁轴承缺乏径向磁力解析数学模型等问题，在分析双磁环气隙磁导的基础上，结合稀土永磁材料特性和磁通连续原理，用虚位移法得出轴向放置轴向磁化的双环永磁轴承径向磁力解析数学模型。模型表明：该型永磁轴承径向磁力与磁环剩磁感应强度的平方成正比；径向磁力近似与磁环的平均直径成正比；磁环径向磁力随磁环径向宽度、轴向长度及磁路总磁导的增大而增大，随磁环相对磁导率及轴向间隙的增大而减小。模型计算值和试验值基本吻合。     

粒子群优化的磁轴承自适应反演滑模控制

为实现两自由度主动磁轴承的高精度、强鲁棒控制,提出了一种基于粒子群优化的自适应反演滑模控制器对磁轴承进行控制.利用自适应反演滑模控制器对外部环境干扰进行预估,实现对磁轴承的位移进行精准跟踪和悬浮力的低脉动稳定运行,并且能够有效避免传统滑模的抖振效应.但由于影响控制品质的控制器参数较多,为了提高控制系统的收敛速度与精度,引入粒子群算法来在线优化控制器的参数.仿真结果表明经过整定后的自适应滑模控制器具有良好的动态跟踪性能.     

径向磁化的双筒永磁轴承轴向磁力研究

为了解决径向磁化的双筒永磁轴承轴向磁力数值计算复杂及缺乏计算轴向磁力的工程化解析模型等问题,该文在分析磁筒气隙磁导的基础上,结合磁通连续性原理和稀土永磁材料特性,通过电磁场理论中的虚位移法得到了该型轴承工程化轴向磁力解析数学模型。模型表明:该型轴承轴向磁力与磁筒剩磁的平方成正比;轴向磁力随磁筒间隙半径、轴向长度及磁路总磁导的增大而增大,随磁筒间隙的增大而减小。在轴承正常轴向工作范围内,该模型计算值与实验值相当吻合。     

基于交叉解耦的滑模控制在磁轴承中的应用

针对电磁轴承转子在运行中存在的不平衡扰动和陀螺耦合问题,提出了将传统的交叉反馈控制与滑模变结构控制相结合的方案,建立了主动磁轴承径向4自由度数学模型,应用基于分散控制策略的交叉反馈控制方法对系统进行解耦并针对解耦后的整体系统设计了滑模控制器,应用Lyapunov稳定性理论选取切换函数的参数矩阵,对存在不平衡干扰的转子系统进行仿真。结果表明,该控制系统对期望值的跟踪特性良好,对水平轴的径向不平衡扰动的鲁棒性较强。     

大承载轴向混合磁力轴承磁性能分析

针对大承载储能飞轮对混合磁力轴承的设计要求,及考虑到混合磁力轴承的对称性,利用ANSOFT软件中的2D模块对其进行建模,并分析了磁力轴承在平衡位置工作点的磁密线分布,磁密分布及漏磁。分析结果表明该磁轴承整个磁路为不饱和,设计合理,以及计算得出漏磁系数相对较大,这是由于磁悬浮轴承整体结构较大,磁路较长,气隙大等原因造成的,该分析为后续的设计提供了可靠的依据。     

基于遗传算法的BP神经网络滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承的故障诊断问题,提出了一种基于遗传算法的BP神经网络滚动轴承故障诊断方法。以BP神经网络的误差为目标函数,利用遗传算法进行BP神经网络的权值和阈值优化,并用优化后的BP神经网络进行故障诊断。通过MATLAB仿真,结果表明遗传算法优化的BP神经网络相比传统的BP神经网络具有更好的诊断效率和准确度。     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断

本文对模拟电路提出了一种基于小波神经网络的故障诊断方法。该法利用小波空间中函数的多分辨率分解思想，构造了一种激励函数为具有紧支撑集的尺度函数和小波函数的小波神经网络。这种小波神经网络隐层节点数的选取有理论根据，解决了传统神经网络隐层节点数难以确定的问题。分别用本文提出的小波神经网络和传统BP网络对实例电路进行故障诊断，结果发现，小波网络比传统BP网络方法不仅学习收敛速度快，而且有效地避免了局部最小值问题。     

基于神经网络的滚动轴承振动预测

以神经网络与MATLAB实现理论为依据,提出了一种新的滚动轴承振动预测方法。这种方法根据轴承的加工质量试验数据,建立轴承振动预测的BP网络试验模型,在MATLAB开发环境下输入训练样本数据矩阵和目标矩阵。经过训练后,网络误差达到要求,预报结果的最大相对误差小于10％。     

基于小波神经网络的控制方法及其应用研究

提出一种基于小波神经网络的控制方法,该方法利用两个小波神经网络作为控制系统的辨识器和控制器来构成控制系统。小波神经网络辨识器能更准确逼近非线性对象,小波神经网络控制器能产生复杂的最佳控制规律。仿真结果表明系统具有逼近精度高、控制效果好、抗干扰能力强等优点。     

基于神经网络的通用模型自适应控制

应用复合正交神经网络来实现过程的自适应逆控制方法,和通用模型控制器策略相结合,提出了一种基于神经网络的通用模型自适应控制方法,将非线性过程模型应用逆系统的方法可以在控制算法中直接嵌入过程模型,从而保证通用模型控制策略的可实现性.另一方面,在自适应逆控制中采用复合正交神经网络具有算法简单、学习收敛速度快等优点,可以克服常用的BP和RBF神经网络一些缺点.基于神经网络的通用模型自适应控制方法中的参考轨迹是一条典型的二阶曲线,该控制器参数具有明显的物理意义,参数整定方便.仿真验证了该控制策略的有效性.     

基于BP神经网络的电机轴承润滑脂含量判定方法

传统电机轴承润滑脂含量判定方法通过停转进行润滑脂含量测量,这种方法使用起来极其不便利,而且很多轴承的润滑脂都是密封的.针对其停转、拆封的不便,提出了一种基于BP神经网络的电机轴承润滑脂含量判定方法.利用采集到的电机轴承的振动数据,对其进行统计特征提取,通过BP神经网络来构建润滑脂含量与统计特征之间的函数关系.经试验验证...     

嵌入正交权值神经网络在摄像机内外参数标定中的应用

针对机器视觉在某些应用场合对摄像机内外参数的需要,提出了一种基于内嵌正交权值矩阵神经网络的摄像机标定方法.首先,使设计的神经网络的权值分别与摄像机的外参数和内参数相对应,即使得所设计的神经网络与摄像机的物理模型一致.正交权值矩阵的生成在迭代中相当于遗传算法的上一次变异,系统的性能指标为由网络输出组成的矢量与对应特征点投...     

基于RBF神经网络的底盘测功机控制算法

介绍了底盘测功机的类型并对电涡流测功机工作原理进行了说明,介绍了RBF(Radial Basis Function),神经网络的算法并分析了其控制系统模型,利用其在线整定PID(Proportion Integration Differentiation)控制技术对系统控制器进行设计,并通过MATLAB仿真给出了系统控制模式的控制效果.经试验验证,控制算法控制效果良好,完全满足底盘测功机对控制品质的要求.