基于复合神经网络的非线性自校正控制器及其应用

本文采用一种复合多层前馈网络结构,利用递推最小二乘法和Ｄａｖｉｄｏｎ最小二乘法作为在线学习算法,建立了一种适合于非线性系统的广义预测自校正控制器,通过选煤液密度控制的仿真研究,验证了本控制器的有效性。     

基于模糊免疫PID的非线性汽车悬架控制策略与仿真研究

汽车悬架控制系统是一个由较多非线性因素共同作用的复杂系统,针对传统PID控制效果不理想的问题,通过数值拟合的方式引入弹簧与阻尼等非线性影响因素,建立1/4汽车悬架非线性动力学模型,借鉴免疫反馈原理,结合积分控制的规律,提出一种模糊免疫PID(proportion integral derivative)控制方法,并利用免疫进化算法进行参数优化设计.仿真结果表明,该方法在汽车非线性悬架控制系统中可行且有效,其控制器性能也优于常规的PID控制器,具有更好的响应特性,同时也提高了汽车的操作稳定性和乘坐舒适性.     

基于自校正PID控制的单元机组CCS的仿真研究

单元机组协调控制系统是火力发电厂的控制重点,在工程实际中,应用最广泛的控制规律为PID控制。本文提出一种自校正PID控制器,它不仅可以消除外扰的影响,而且可以应用于多变量系统解耦。本文以神头第二发电厂500MW机组模型为例,将自校正PID算法作为子控制器进行仿真研究,结果表明自校正PID控制比常规PID有更好的鲁棒性和抗干扰性。     

并联电液伺服平台的神经网络PID控制方法研究

并联平台具有高度非线性、控制模型不确定性、强耦合性及控制任务要求复杂性等特点，传统的PID控制由于无法实现参数的在线优化而不能取得令人满意的效果。该文应用BP神经网络实现PID参数Kp、Ki、Kd的自整定，此法能根据并联平台动态特性的变化，自动重新整定PID参数，从而改善了其实时控制的性能和鲁棒性。     

交流调速系统的模糊自校正PID控制

分析了异步电动机的变频调速原理,在利用矢量控制技术实现转矩和磁通解耦的基础上,增加模糊自校正PID算法实现了对速度的精确控制。通过MATLAB与传统PID速度控制算法进行仿真比较,证明了模糊自校正PID的控制性能要优越于传统PID的控制效果。     

馈能悬架BP神经网络PID控制研究

为使主动悬架能回收振动能量,建立了二自由度电磁式馈能悬架系统模型,设计了基于BP神经网络算法的PID控制器,对电路执行PI控制,以调节主动控制力的实际输出,以悬架的车身加速度、悬架动行程和轮胎动位移作为车辆动力学性能的评价指标,以自供能效率、馈能效率分别作为悬架能量利用与回收的评价指标,利用MATLAB/Simulink软件进行仿真分析。结果表明,通过PI控制电路输出的主动控制力的实际值与理想值基本一致;基于BP神经网络PID控制的馈能悬架在不同输入条件下均能有效改善车辆性能;并且该系统能回收部分悬架振动能量,其中自供能效率稳定在约55%,馈能效率稳定在约16%。     

板带力学性能预报的集成学习模型及其可靠性评价

热轧板带力学性能预报具有十分广阔的应用前景.但目前的力学性能预报模型精度不高、泛化能力较差,且无法评价预测结果的准确性,限制了其在实际应用中的效果.为了提高力学性能预报模型的精度和实现预测结果的可靠性评价,采用BP神经网络将目前直接预测力学性能结果的建模方法转换为对样本间的力学性能偏差分布预测的建模,并结合模型预测结果...     

不确定性X-Y定位平台自学习控制研究

针对带不确定性的X-Y定位平台系统位置控制问题,提出了径向基函数神经网络的自学习控制策略。首先建立X-Y定位平台轴系统的动力学模型,然后利用增广变量法设计了基于神经网络PID控制器,利用RBF神经网络良好的逼近能力来进行自学习控制,设计了改进随机梯度算法来实现网络权值的自适应调整,并加快其学习速度。针对神经网络动态特性欠缺的问题,设计了PID控制器来保证控制阶段初期的跟踪精度。最后通过仿真详细分析了其控制机理,并证明了该方案的有效性,具有较高工程应用价值。     

基于灰色预测的无模型控制在球磨机负荷控制中的仿真研究

火电厂钢球磨煤机的负荷对象具有大滞后、慢时变、强非线性等复杂特性,采用常规控制方法难以获得满意的控制效果,本文提出了基于灰色预测的无模型自适应负荷控制方法.该方法融合了无模型控制的自适应、抗干扰特性与灰色预测模型的预测时延、抑制超调和快速稳定特性,它将灰色模型的预测结果代替负荷对象输出测量值,再进行无模型自适应闭环控制.仿真结果表明这种控制方法系统响应快、超调小、鲁棒性好、抗干扰能力强,可以有效解决大滞后、非线性及适应性等问题.     

常压塔的自校正广义预测控制

针对常压塔中干扰变量多、且具有一定时变特性和非线性,采用基于多输入的自校正广义预测控制算法对常压塔的塔顶及侧线抽出温度进行控制,克服干扰对被控变量的影响,并通过在线递推估计模型参数以适应对象特性的变化。提出具体的算法,然后给出仿真实例和结论     

在空气和真空中退火的316奥氏体不锈钢的力学性能及微观结构分析

对316奥氏体不锈钢在空气和真空条件下进行退火,在恒定的拉伸速度下进行室温拉伸强度试验,并利用扫描电镜和透射电镜观察拉伸试验后试样的表面和近表面的微观结构.退火试样的抗拉强度和应力值高于未退火试样;在真空炉中退火的试样,其抗拉强度及在特定应变量下的应力值均高于在空气炉中退火的试样.在真空炉中退火的316不锈钢的表面氧化层分内、外两层,外层由均匀、致密的亚微细晶粒组成;而在空气炉中生成的氧化层结构复杂,和基体的结合强度非常低.氧化层-基体界面是一个充满活力的位错源,真空炉退火试样的位错密度大于空气炉退火试样.氧化层的微观结构和两种试样位错密度的不同是导致产生不同拉伸性能的重要原因.     

Hill非二次屈服准则次数m值识别及应变控制研究

正确确定本构模型中的物性参数是金属成形过程准确分析和模拟的基础。以Hill非二次屈服准则为基础,应用人工神经网络(ANN)技术建立了材料在变形过程中不同应力状态下物性参数m值的识别方法,并在MTS试验机上进行了薄壁管拉扭试验,通过试验中各阶段的实际应变增量值与m值识别前后计算所得理论应变增量值的比较,验证了识别所得m值以及根据识别所得m值进行应变控制的正确性。     

螺接搭接件的力学特性试验及三维有限元分析

在考虑螺栓与孔壁间的非线性接触、摩擦、干涉配合和螺栓预紧力等因素影响的基础上,利用非线性有限元软件MSC.Marc构建螺接搭接件的三维有限元分析模型.数值模拟结果与试验结果的对比表明,文中所建三维模型能有效地模拟搭接件的表面应变、载荷传递和第三弯矩等三维力学特性,同时搭接件的三维应力、应变特性及干涉配合和螺栓预紧力对载荷传递比的影响规律也进行了讨论,计算结果和结论可作为该类结构损伤容限设计的参考依据.     

STUDY ON STRUCTURE AND PROPERTIES OF 18Si MnCu DUAL PHASE STEEL

ＳＴＵＤＹＯＮＳＴＲＵＣＴＵＲＥＡＮＤＰＲＯＰＥＲＴＩＥＳＯＦ１８ＳｉＭｎＣｕＤＵＡＬＰＨＡＳＥＳＴＥＥＬ￥ＹｕＳｈｅｎｊｕｎ；ＧｏｎｇＦａｎｇｙｕｅ；ＬｉＳｈａｎｙｏｕ；ＷａｎｇＣｈｕｎｙａｎ；ＣｈｅｎＹｕｒｕ；ＣｈｅｎＦｕｍｉｎ（ＴｉａｎｊｉｎＵ...     

一种橡胶剪切阻尼器动静态力学特性实验研究

对大桥吊杆用橡胶剪切型阻尼器的静动态特性进行9组实验检测研究.研究结果表明,该类橡胶阻尼器的静态试验特性受橡胶与钢板连接方式影响,其主要原因是受橡胶黏弹性呈现出的非线性力学特性所致.因此,橡胶的厚度对拉伸或压缩位移量的响应也呈非线性关系,这种影响程度在10%左右;而动态特性试验表明,阻尼器刚度K'随橡胶长度增长而增大,...     

汽车四轮转向非线性模型的神经网络控制

当侧偏角在 12°～ 16°之间时 ,线性模型与非线性模型的差别较大 ,因此文中考虑了轮胎的非线性特性 ,引入Magic公式以建立汽车非线性模型。已经证明人工神经网络可以任意的精度逼近任意的非线性数学模型 ,因此很适合用来辨识Magic公式。采用一个四层BP神经网络来辨识该非线性模型 ,其输入、输出层分别有 4个和 3个神经元 ,第一、第二隐层分别有 10个和 8个神经元 ,其辨识效果还是不错的。在神经网络辨识的基础上 ,设计 4WS汽车的离散控制系统 ,该系统采用负反馈控制 ,并采用PID作为控制器 ,以便达到侧偏角为零的控制目标。车速是影响汽车稳定性的关键因素 ,计算 80km/h、10 0km/h和 12 0km/h时的侧偏角和横摆角速度 ,80km/h和 10 0km/h时的侧偏角接近于零 ,并且远小于12 0km/h的侧偏角 ,横摆角速度也类似。仿真结果表明 ,随着车速的增加汽车稳定性是逐步下降的 ,控制系统达到了预先的控制目标 ,并且有效地提高了汽车四轮转向的稳定性和操纵性     

GMAW电弧声的参数化模型及应用

以焊接质量在线监控为目的,针对短路过渡气体保护焊(GMAW)电弧声信号进行了时域和频域特征分析,提出电弧声道的概念,建立其参数化等效电气模型。利用线性预测(LPC)模型参数构造径向基函数(RBF)神经网络输入样本空间,对焊接保护气流量不足进行了在线模式识别。研究认为：电弧声呈现振铃形信号,主要发生于短路结束再引弧时刻,大部分能量分布在10 kHz以下频带。电弧声源于电弧能量变化,电弧及其周边的物理和几何形态形成分布参数的声道系统。电弧声是声源和声道共同作用的结果,其频谱主要取决于声道的作用。声道可用时变系数的数字滤波器等效,LPC是其参数化模型的一个估计,在焊接质量在线监控方面具有应用价值。