珩磨机自适应控制方法研究

针对珩磨加工过程多参数耦合程度高、动态实时性强的特点,通过分析珩磨机的加工原理和控制要求,建立珩磨机往复运动和进给运动的数学模型,提出自适应控制策略,并采用SIMULINK对所建立模型和控制策略进行仿真验证.     

浅海坐底式平台强度分析研究

平台整体结构强度分析是保证平台安全的首要条件,以胜利作业八号平台作为研究对象,利用ANSYS软件建立了包括沉垫、主甲板及支柱等结构的平台整体强度有限元分析模型,对坐底式平台整体结构强度分析的建模要求、计算工况、载荷施加、结果分析等问题进行了研究。     

气动伺服系统自适应控制方法研究

气动伺服系统是一个具有较强非线性的系统,传统控制理论对气动系统的精确控制具有较大的难度。本文分别采用极点配置自适应控制法和组合自校正控制器控制法对气动伺服系统进行了研究。结果表明,相对于极点配置自适应控制法而言,组合自校正控制器自适应控制法能有效地抑制摩擦力等扰动因素对气动系统的影响,从而能提高气动系统的抗干扰鲁棒性和定位精度。     

基于模型预测控制的UUV路径跟踪控制研究

水下无人航行器(UUV)的路径跟踪控制是实现UUV多种军、民用途的重要技术基础。针对UUV路径跟踪控制中的欠驱动、非完整约束、模型的非线性,基于非线性连续模型预测控制算法设计了UUV垂直面路径跟踪控制器。建立了垂直面运动模型并基于状态空间模型给出了垂直面预测模型,通过给定性能指标,运用泰勒级数展开与李导数求解出了连续时间状态下的最优控制律,实现了欠驱动UUV路径跟踪控制。通过仿真实验,验证了垂直面路径跟踪控制器设计的有效性。     

自适应Smith预估控制方法

Smith预估控制系统对对象参数变化很敏感,尤其是对象静态增益的变化均可能引起预估控制系统的很大误差,本文从工程角度讨论适用于对象参数变化的具体实施方法。     

智能跑步机跟随速度自适应控制方法研究

当前跑步机都是外部速度跟随机器完成控制,在变速过程中智能化程度较低,导致变频调速精度和稳定性控制过程很被动,影响了整体的智能化效果。为此,提出智能跑步机跟随速度自适应控制方法。通过设备完成人体静止及运动状态实时数据采集,利用卡尔曼滤波算法结合采集的数据,实现用户加速度预测,根据预测结合用户在跑步机上的受力情况,带入跑步机速度控制器,实现其跟随速度的自适应控制。实验结果表明：所提方法在接近0.2s时达到理想速度,变频调速精度高于95%,证明该方法的稳定性好、响应速度快且调节精度高,整体控制效果好,更能满足用户对于智能跑步机的自适应变速要求。     

基于自适应模糊PID控制方法的研究

PID控制广泛应用于工业控制过程中,由于传统的PID对非线性控制、控制精度以及响应速度等方面存在着不可逆转的不足,采取了一种自适应模糊PID的控制策略。首先论述了传统PID控制的原理和特点,然后对自适应模糊PID控制器的控制原理进行了分析,确定了隶属函数、模糊语言变量以及模糊规则;然后简述了自适应性的校正方法;最后通过仿真软件中的Simulink对传统PID以及自适应模糊PID控制的模型进行了仿真。仿真结果表明,自适应模糊PID控制具有更好的动态响应性能。     

平面并联机构的自适应控制方法研究

针对并联机构的动力学模型有很强的非线性,模型参数不易获得,基于运动学的控制或PID闭环控制方法适应性差、精度低的不足,提出了一种以计算力矩结构为基础的改进的自适应控制方法,利用驱动铰的理想值进行逆动力学计算,在驱动空间上计算反馈力矩。在分析一个平面冗余链并联机构的动力学模型后,给出了几种算法的对比实验结果,实验结果表明,所提出方法能获得更小的跟踪误差,具有更好的适应性。     

自适应交通指示灯控制方法和系统研究

在现有的交通中,车、路、交通标识（交通信号灯、路线标识）是影响交通的三大主要因素,而传统的路和交通标识都是固定不变,无论交通是否拥挤都无法做到适时的调整。尽管现在有不少城市有自适应交通信号灯,但是,仅仅依靠信号灯的改变无法解决根本性问题。因此,三大因素里,需要多增加变量,根据不同时间段车流量适时调整。智能化、数据化的交通需要的是适时的灵活变动和智能化调整,提高车辆通行的效率,通过调整路标指示结构、交通信号标识和信号灯,改善传统的固定交通拥堵模式,向数据化、灵活化、便捷化、科学化方向发展,这必将是未来智慧城市未来发展的趋势。     

高频箱环境控制方法研究

高温高湿盐雾等恶劣环境会对高频箱内电子元器件的寿命和可靠性产生很大影响。为解决这一问题,提出了三种高频箱环境控制的方法。针对这三种方法,分别进行了试验验证,最终选择了其中一种工程应用效果较好的方法。研究成果可为未来解决高频箱环境控制这一关键技术问题提供有益的参考。     

扑翼滑翔UUV概念设计与研究

将水下仿生扑翼推进技术与水下滑翔技术相结合,提出了新型扑翼滑翔UUV的概念,描述了其工作过程及性能要求;在此基础上,从仿生学的角度出发,对扑翼滑翔UUV总体布局、外形、扑翼推进器、滑翔控制系统、舵机结构、控制通信系统等进行了系统的设计;最后,应用MATLAB软件对所设计扑翼滑翔UUV在扑翼工作状态及滑翔工作状态的运动性能进行了仿真,结果表明,所设计UUV基本能够满足所设计的性能要求。为扑翼滑翔UUV的进一步研究提供了重要参考。     

机器人自适应模糊阻抗控制方法

针对机械臂在未知环境或环境参数存在变化的情况下无法有效跟踪目标接触力,提出一种在线调节参考轨迹自适应阻抗控制算法,该方法能够实现精确力控制,并保证机械臂系统的运动稳定。根据力误差信息调整参考轨迹以实现力跟踪。同时引入模糊调整器实时调整控制算法参数,优化机械臂运动性能。以RRR型三自由度机械臂为例对算法进行仿真验证。仿真结果表明,该方法提高了力控制精度与动态响应,其自适应算法有效增强了机械臂在与外界环境接触时对接触环境参数变换的鲁棒性。     

基于神经网络的自适应控制方法

本文提出了一种新的自适应控制方法－基于神经网络的自适应控制,采用神经网络ＢＰ算法作为控制器来控制实际对象,动态地修改神经网络的权值作为自适应方法,使系统较好地适应负荷和外扰的变化,从而获得满意的控制质量。     

探讨自适应Smith预估控制方法

《工业仪表与自动化装置》1986年第4期发表的王永初同志撰写的《自适应Smith预估控制方法》一文,实用价值较高。他在论述过程中作过假设,这就使应用受到限制。为充分说明其自适应能力,本文拟在王永初同志一文的基础上作进一步论证。广义调节器特性(对图1而言):     

电液执行机构的自适应模糊PID控制方法研究

通过对电液执行机构控制方法的研究,提出具有自我识别、自我判断的自适应模糊PID控制方法,提高了电液执行机构的响应速度和稳定性。     

基于神经网络的模糊自适应PID控制方法研究

针对常规PID控制器不能在线修正参数以及模糊规则和率属函数对专家经验的依赖性,提出了神经网络模糊自适应PID控制器,从而综合了传统PID控制、模糊控制、神经网络控制的优点,使其具有PID控制的广泛适用性和神经网络的自适应和自学习能力,同时又具备模糊控制的非线性控制作用;仿真实验可知该控制器具有更快的响应和更好的平稳性.     

线团复绕设备自适应随动控制方法研究

利用线团复绕设备绕制的线团产品,要提高线团绕制质量并保证其质量一致性,需要在复绕过程中保证收、放线线速度匹配和导线张力的稳定。为此,该设备采用了由浮动轮位置调节技术与放线随动专家PID算法综合控制而形成的自适应随动控制方法。通过对该控制方法的分析和试验表明,该方法能有效提高线团复绕设备的绕制性能。     

火电单元机组无模型自适应控制方法研究

本文针对火电单元机组被控对象多变量、强耦合及模型参数随负荷显著变化的特点,设计出一种新的无模型自适应控制方法.给出了该系统的传递函数模型、结构图和无模型自适应训练方法.并以某300MW燃煤直流炉再热机组为对象进行仿真研究.仿真结果表明.采用此控制策略.协调控制系统不仅具有良好的解耦性能,而且对内外扰动和对象模型的不确定性具有优良的适应性和鲁棒性.     

一种自适应调节轮及其控制方法研究

在城市发展过程中,保障电力供应是保障城市基本运作的前提,而清除输电线路树障就成为保障电力供应的必要条件。目前清除输电线路树障多采用传统人工锯树工具,且只能从树根部位进行砍伐,树木倒下过程中容易砸伤人,这种作业方式存在劳动强度大、效率低等弊端以及一定的安全隐患。而现有攀爬砍树装置搭载普通轮子,上下树木需用松紧绳进行调节以适应不同树木直径,并且只能在人工够得到的高度作业。基于此,研制了一种搭载自适应调节轮的爬树装置,其能提高人员使用爬树装置的安全性,减少作业时间,具备一定的应用价值和推广意义。     

加工过程自适应控制与智能控制技术研究

加工过程自适应控制经历了３０多年的发展，至今未能得到广泛的工业应用。本文对加工过程自适应控制与智能控制的发展作出综合评述，着重分析了智能控制的三种主要技术：模糊控制、专家控制与神经网络控制，作者指出这三者的集成将为加工过程的智能控制提供有效的途径。