多模态策略在复杂控制过程中的应用(英文)

机电液工程是一个复杂系统,其控制过程是非常复杂的。针对工业底层复杂过程难于数学建模导致的控制品质差,探讨了一种仿人智能的多模态控制策略。基于对复杂过程的控制论特性分析,剖析了复杂控制过程中存在的控制难题,对其控制策略作了比较研究,提出了基于多模态控制的仿人智能策略,设计了构造底层控制级的多模态控制算法。以燃气加热炉燃烧过程控制为例,对其控制过程作了仿真对比实验。良好的响应特性及强鲁棒性显示了该控制策略具有良好的动、静态控制品质。研究结果表明,所提出控制策略是合理与可行的。     

多模态控制在电液位置伺服系统中的仿真研究

针对漏油、油液污染、死区、滞环等因素导致的液压伺服位置系统的参数时变、非线性等特性,探讨了基于仿人智能的多模态控制策略。分析了液压伺服位置控制存在的问题,讨论了仿人智能控制的本质特征,动态控制特征模型,总结了控制的多模态特性及其相应的控制算法。多模态控制与PID控制的仿真实验对比研究验证了多模态控制具有良好的控制品质。仿真结果表明:与PID控制相比较,采用多模态控制时电液位置伺服系统可获得更好的跟踪性能、动静态特性以及更强的鲁棒性。     

塑胶工件硫化过程的强鲁棒智能控制策略研究（英文）

针对不确定性导致的塑胶工件硫化过程难于实施数学建模精准控制,探讨了一种强鲁棒智能控制策略。剖析了胶塑工件的硫化效应影响因素,总结了塑胶工件硫化过程的控制论特性,研究了与硫化过程相匹配的强鲁棒控制策略,并构造了一种基于仿人智能的强鲁棒控制算法。以典型二阶滞后硫化等效模型为例,基于Matlab软件平台的仿真对比研究,验证了研究控制策略的强鲁棒性能。仿真结果表明:提出的控制策略可对塑胶工件硫化过程实施优化控制,所构造的智能控制算法是合理、可行与有效的。     

复杂不确定性过程中基于智能的多模态控制策略（英文）

数学模型难以描述复杂不确定性的过程。为了避免复杂不确定性过程控制中用数学范式建模与控制的困境,探索了一种基于无模型的智能控制策略。基于分解协调原理,对过程控制的难点进行了剖析,总结了底层复杂不确定性过程的控制论特征,研究了面向独立子过程的无模型多模态智能控制策略,并构造了一种多模态控制算法。实验仿真的响应曲线表明:基于仿人智能控制的多模态控制策略能获得预期的良好控制品质。研究结果表明:提出的多模态控制策略是合理可行的。     

复杂不确定性过程中基于智能的多模态控制策略

数学模型难以描述复杂不确定性的过程.为了避免复杂不确定性过程控制中用数学范式建模与控制的困境,探索了一种基于无模型的智能控制策略.基于分解协调原理,对过程控制的难点进行了剖析,总结了底层复杂不确定性过程的控制论特征,研究了面向独立子过程的无模型多模态智能控制策略,并构造了一种多模态控制算法.实验仿真的响应曲线表明:基于仿人智能控制的多模态控制策略能获得预期的良好控制品质.研究结果表明:提出的多模态控制策略是合理可行的.     

塑胶工件刚度的智能融合控制策略(英文)

针对塑胶硫化过程控制的复杂性,提出了一种基于仿人智能的融合控制策略。剖析了硫化过程中的工艺控制难点,总结了硫化过程的控制论特性,研究了控制策略,构建了控制模型,讨论了控制算法。基于工程实现,搭建了一个工控机控制系统。系统实验测试结果显示,提出的控制策略及控制算法的鲁棒性强、稳定性好和控制精度高。研究结果表明提出的智能融合控制策略是可行与有效的。     

塑胶工件硫化过程的强鲁棒智能控制策略研究

针对不确定性导致的塑胶工件硫化过程难于实施数学建模精准控制,探讨了一种强鲁棒智能控制策略.剖析了胶塑工件的硫化效应影响因素,总结了塑胶工件硫化过程的控制论特性,研究了与硫化过程相匹配的强鲁棒控制策略,并构造了一种基于仿人智能的强鲁棒控制算法.以典型二阶滞后硫化等效模型为例,基于Matlab软件平台的仿真对比研究,验证了研究控制j策略的强鲁棒性能.仿真结果表明:提出的控制策略可对塑胶工件硫化过程实施优化控制,所构造的智能控制算法是合理、可行与有效的.     

Control Strategy of Rigidity Based on Intelligence Fusion for Plastic & Rubber Workpeice

针对塑胶硫化过程控制的复杂性,提出了一种基于仿人智能的融合控制策略.剖析了硫化过程中的工艺控制难点,总结了硫化过程的控制论特性,研究了控制策略,构建了控制模型,讨论了控制算法.基于工程实现,搭建了一个工控机控制系统.系统实验测试结果显示,提出的控制策略及控制算法的鲁棒性强、稳定性好和控制精度高.研究结果表明提出的智能融合控制策略是可行与有效的.     

仿人智能控制中误差异常处理的自适应策略

针对仿人智能多模态控制切换过程中可能导致的失误,探讨了仿人智能控制中误差异常处理的自适应策略。基于人—机学习过程,指出了控制中可能导致的失误及其产生的缘由,分析了自适应功能的局限性,讨论了误差异常处理自适应性的机理,提出了改进的修正控制算法。仿真响应验证了该控制策略的有效性。结果表明:修正后的误差异常处理自适应控制算法在多模态控制切换过程中可覆盖更大范围的应用。     

一种不确定性复杂大时滞过程的融合控制策略

针对不确定性导致的复杂大时滞过程控制精度低的问题,提出了一种基于算法融合的控制策略。研究了控制难点与控制论特性,基于大时滞复杂过程特性,融合了积分控制有利于消除稳态误差,Smith预估控制有利于时滞的补偿,模糊控制有利于处理某些不确定性控制,集成各自的优势,给出了一种I-Fuzzy-Smith控制算法。基于Matlab仿真,以大时滞惯性过程为例,分别采用PID、FuzzySmith和I-Fuzzy-Smith控制进行了比较研究,响应验证了融合控制策略在系统动、静态性能和鲁棒性方面的优势。研究结果表明:提出的融合控制策略控制精度高,并表现出很强的鲁棒性。     

基于仿人智能融合控制算法的鲁棒性仿真研究

为了克服控制算法因鲁棒性差难以实现对不确定性复杂关联系统控制的缺陷,探讨了仿人智能融合控制算法的鲁棒性。讨论了传统控制面临的挑战,粗略地分析了不确定性复杂关联系统的控制论特性,研究了系统的仿人智能融合控制策略,针对具体对象构造了相应的控制算法。以二阶时滞对象控制为例,分别采用PID与仿人智能融合控制算法进行了仿真对比研究,实验的系统响应曲线验证了该算法具有良好动静态控制品质与鲁棒性能。研究结果表明:提出的融合控制算法是可行与合理的,具有很强的鲁棒性。     

液压机批量成形控制策略

为了提高批量成形金属产品的塑性成形性能,建立了金属液压成形系统的数学模型,并针对追踪周期性位移信号存在滞后和周期性误差的问题,提出了一种基于重复控制和输出反馈的复合控制策略(ROF控制),以提高系统性能,并在金属成形模拟液压实验平台上验证了在ROF控制策略作用下的液压缸位移、速度和加速度响应特性,与PID控制进行了对比分析。实验结果表明,采用ROF控制策略,其系统追踪精度能达到0. 05 mm,两个工作循环周期后,追踪过程基本无滞后,能保证金属按指定谐波信号成形,最终能有效地提高批量成形金属件的性能。     

塑性成形工艺参数稳健优化设计方法

文章给出了一种适用于以尺寸和形状精度为控制对象的塑性成形工艺参数稳健优化设计方法。该方法针对塑性成形的尺寸和形状误差控制要求,根据稳健优化设计思想,以满意度或综合质量损失为目标,将成形工艺参数(包括变形参数和模具结构参数)作为可控因素,将材料的屈服强度、弹性模量以及摩擦系数等影响变形过程和制品质量的参数作为噪声因素,利用设计变量与综合质量损失之间的关系和实验数据,并通过回归分析方法,构建稳健优化问题的目标函数,从而将多目标优化问题简化为单目标优化问题。该方法在机械扩径工艺参数设计方面的应用结果表明,其优化效果好于非稳健优化设计方法。     

工厂污水处理中曝气过程控制的智能融合策略

污水生物处理是具有高度不确定性的复杂过程,为了克服难于对其实施数学建模的精准控制,探讨了污水曝气过程的智能融合控制策略.分析了污水污染程度的控制指标与控制参数的选取原则,讨论了曝气过程的控制论特性与针对控制论特性的过程控制策略,研究了基于智能体控制的智能融合策略,设计了对应于曝气过程的控制算法.借助实验曲线的对比研究,仿真响应验证了智能融合控制策略在控制精度、过程调节与响应时间等方面有良好的控制性能.研究结果表明:采用智能融合策略对污水曝气过程实施控制是可取和可用的.     

成形复杂盘件时辗压工具运动轨迹的研究

在辗压成形中,工具的加工轨迹和姿态决定了工件的最终形状和组织性能.为确定工具加工轨迹的一般设计方法,基于体积不变原理,建立了一个简化分析模型,当盘型件与毛坯尺寸确定以后,利用该模型可以对各辗压遍次的工件过渡尺寸以及盘型件的变形情况进行分析和预测.以某个盘型件的辗压成形为例,计算了辗压过程中辗压工具的进给数据,并据此进行了辗压试验,成形后的盘件尺寸与盘型件的设计尺寸基本吻合,证明了所给出的计算辗压工具进给的方法是可行的.     

基于状态空间法的板料成形过程闭环控制系统的建模及仿真

冲压过程中,因材料的性能参数、润滑条件的波动和模具参数的改变,导致冲压件质量的不稳定,因此必须提高冲压件质量的控制鲁棒性。压边力是板料冲压过程的重要工艺参数之一,合理控制压边力的大小,可以避免起皱或破裂等缺陷。文章提出了一种基于结合RBF神经网络和经典状态空间理论的板料成形过程控制策略,并建立了其控制模型。引入时序分析法,将压边力的调整与反映工件成形质量的法兰边的吸入量误差联系起来,同时应用非线性最小二乘法识别出增益系数。仿真结果表明,在加入一噪声后,仍能获得满意的冲压件质量,模型具有较高的控制鲁棒性。     

真空退火炉智能变结构控制方法的研究与应用

从工程实际应用的角度出发,针对金属材料真空退火过程中系统的非线性、工艺参数的不确定性和对外部干扰的不灵敏性等特点,结合非线性不确定系统理论研究,采用神经网络建立系统的模型,利用自适应免疫遗传算法(AIGA)对滑模面和控制器的参数及神经网络的权值、阈值进行优化,得出了一种真空退火炉工件温度精确控制的智能变结构控制策略。实验表明,这种方法控制温差在±4℃,优于基于单一模型的模型参考自适应控制或PID策略的控制方式,具有较好的动态特性和耐久性。     

圆柱体平板间镦粗的热力分析

金属塑性成形是一种典型的热力耦合过程 ,本文在推导塑性成形过程中温度场控制方程的基础上 ,探讨了成形过程中的势力耦合效应。运用有限元方法 ,对弹塑性圆柱体平板间镦粗过程中温度场和等效应变场的变化规律进行了数值模拟 ,讨论了成形速度和坯料初始温度对成形过程的影响。     

基于模糊变系数PID算法的注塑机料筒温度控制

注塑机料筒温度是注塑工艺的重要参数,对料筒温度进行有效地控制是保证塑料制品成型质量的重要环节.料筒温度系统是一个多变量、离散、间歇工作、大滞后、非线性、强耦合且需要人工参与的复杂系统.本文采用模糊变系数PID控制,用模糊规则对模糊变系数PID算法中的系数进行在线修正.结果表明该算法提高了温度控制系统的鲁棒性,超调减小,...