混凝土泵车自动浇注的研究

混凝土泵车臂架系统是一组具有多冗余度的机构，采用常规方法很难实现精确、实时控制。在文章中，采用插补算法，对混凝土泵车自动浇注控制系统进行了设计，并在三维平台下对混凝土泵车自动浇注过程进行了仿真。仿真结果表明，泵车的浇注口能够很好地沿着用户所设定的路线进行浇注。     

混凝土泵车臂架振动特性流固耦合仿真研究

研究泵车泵送系统控制问题,由于臂架系统参数设计不合理,混凝土泵车作业过程中的臂架系统振动.采用有限元法建立某型号泵车臂架系统的流固耦合模型,对臂架系统的振动特性进行仿真分析,并计算共振状态下泵车臂架所受动应力的分布情况.对泵车整车进行振动测试验证模型的有效性.根据流固耦合的泵车臂架系统有限元仿真模型,选择准确的参数,反映在载荷作用下的振动特性和臂架所受动应力的分布情况.仿真结果为泵车臂架系统的动力学研究提供了一种较精确的力学模型,为臂架减振系统的设计提供了有效的参数依据.     

多体泵车臂架运动学规律仿真和实验研究

水泥混凝土泵车臂架是典型的多体非线性系统,臂架的柔性以及与连杆之间的耦合作用增大了臂架运动学轨迹和动力学响应求解难度。采用模态缩减法建立臂架刚柔混合模型,利用虚拟弹簧阻尼法建立液压缸等效连接,运用计算机仿真算法研究柔性臂、连杆、铰之间的复杂运动学规律,分析臂架柔性和等效油缸弹簧阻尼对末端位移的影响,最后通过实验验证仿真结果的正确性和合理性,为臂架虚拟样机设计、低频振动控制、轨迹预测提供参考。     

导弹飞控系统快速控制原型开发及半实物仿真系统方案研究

介绍了一种飞控系统快速控制原型软硬件设计方案,该方案兼顾了数学仿真和半实物仿真两大功能;通过RT-LAB软件和通用硬件平台(工控机和数据采集板卡等)实现了将基于Matlab/Simulink开发的制导律和控制律数字仿真模型直接加载到快速控制原型机上实时运行,参与半实物仿真试验,使算法在飞控计算机工程样机硬件实现之前就可以达到比较完善的程度;并为飞控软件的设计、改进以及参数的优化提供了试验依据;实际应用表明,该快速控制原型和半实物仿真系统具有很好的实时性和可靠性,同时具有良好的通用性和扩展性。     

混凝土泵车臂架液压驱动系统的运动分析

混凝土泵车是现代建筑业普遍使用的建筑机械,由于其把混凝土的浇灌和输送结合在一起,方便灵活,浇注范围广,深受企业的青睐.混凝土泵车主要由底盘、泵送系统和臂架组成,底盘几乎都是国外进口的,臂架过去也基本上采用进口产品,目前个别企业的泵车臂架已基本实现国产化外,其他各厂大多采用进口意大利或德国的臂架.随着各公司生产能力的增强,泵车泵送和臂架将逐渐国产化.臂架是整个混凝土泵车的关键部分,主要采用液压传动,直接以液压控制阀驱动液压缸,控制臂架的位置.     

基于Matlab的概率神经网络的实现及应用

介绍概率神经网络(PNN)的模型和基本算法,以及利用M atlab神经网络工具箱设计PNN网络的方法和步骤,实现对网络的设计、训练、仿真。针对某水泥泵车臂架细部焊接结构的疲劳寿命实验数据,应用PNN的分类功能对实验数据进行训练仿真处理,得到对臂架细部结构疲劳寿命的预测分类结果,验证了此方法的可靠性。     

基于Modelica的泵车臂架系统多领域耦合动力学建模与仿真

主要介绍一种基于 Modelica 语言的泵车臂架系统多领域耦合动力学仿真建模方法. 泵车臂架系统是典型的机械、液压、控制等多领域耦合系统,在其频繁的启动、制动过程中,变幅机构和液压元件均承受着强烈的冲击和振动. 传统的单一领域动力学建模方法很难全面反映泵车臂架系统的整体动力学性能,然而通过几种仿真工具进行联合仿真的方法亦难免存在建模效率、仿真速度等方面的问题. 针对以上不足,以某型泵车为研究对象,提供一种基于多领域统一建模语言 Modelica 的机械、液压及控制等多场耦合的泵车臂架系统动力学建模方法,并对其工作过程进行了动态仿真. 该模型具有模块化、层次化、规范化和参数化,以及仿真模型互操作性和重用性强的特点.     

射电望远镜PID控制系统仿真

射电望远镜控制系统是射电望远镜设计中的重点,控制系统的控制精度直接影响到射电望远镜的测量精度和灵敏度.通过对射电望远镜系统建模分析,发现传统的PID算法存在积分饱和缺陷问题,会造成系统超调,调节时间延长等不利结果.将积分分离PID控制算法引入到射电望远镜控制器设计中,利用LabVIEW实时仿真模块的功能,搭建了半实物仿真模型,分别采用传统PID和积分分离PID控制,对系统进行半实物仿真实验,提高控制器的控制性能,实验结果表明,积分分离PID控制效果良好.     

混凝土泵车控制系统优化算法的设计

以国内某公司的四臂混凝土泵车作为控制对象,运用机器人运动学,建立其运动学模型,基于该模型给出泵车运行轨迹优化问题。考虑系统利用PLC控制器实现,因此提出了一种新的快速简便的泵车的控制系统优化算法。经Matlab仿真实验,该算法运算时间少,明显比工人手工操作能更快更好的到达目的点。     

软测量技术在泵车臂架结构健康监测中的应用

利用混凝土泵车臂架应变信号计算其疲劳累积损伤的健康监测方案,由于应变片的使用寿命较短且不可靠,通过应变片直接测量泵车臂架应变信号不能适用于泵车臂架结构长期健康监测。采用软测量技术,基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）建立软测量模型来间接获得泵车臂架应变信号。分析泵车臂架应变信号的特点,进而选择辅助变量。为了提高模型精度,对应变信号进行解耦,分别建立静态应变和动态应变的软测量模型进而得出总应变,利用遗传算法对模型参数进行了优化,与总体建模结果进行了比较。仿真分析结果表明,软测量技术为泵车臂架结构健康监测的工程实现提供了一种可行的方法,并且分别建立静态应变和动态应变的软测量模型比总体建模精度更高。     

小卫星对上面级定向的姿控设计与验证

本文针对小卫星对上面级的快速定向问题,设计了小卫星对上面级定向的姿控方案,设计了基于陀螺的4阶龙格库塔积分算法与递阶饱和PD控制算法,首先通过数学仿真初步验证了姿控方案、姿控算法设计的正确性。在此基础上,搭建了小卫星姿控系统半实物仿真平台,并开发了相应的仿真软件,进行了飞轮开环跟踪与飞轮闭环跟踪的小卫星姿控系统半实物仿真,进一步验证了姿控方案、姿控算法设计的正确性。最后经过飞行试验,根据实际飞行结果,证明了姿控系统设计的正确性。     

中央空调系统并联水泵节能优化群智能控制算法

本文针对现有中央空调系统中并联水泵优化算法在群智能控制方面适应性不足问 题,提出了一种基于群智能平台的并联水泵优化算法。首先建立了并联水泵工作特性模型及 适应度函数,其次提出了一种分布式的估计算法,每个水泵通过与相邻水泵交互信息完成对 并联水泵运行的优化,最后分别以大小相同冷冻水循环泵系统和大小不同冷冻水循环泵系统 进行仿真验证并同时与集中式估计算法做对比。结果表明,该分布式算法可在满足末端流量 需求的情况下,对大小相同并联水泵进行台数配置和转速比优化;在末端流量变化时,不同 大小水泵可通过转速比等比例调节,实现对转速比的优化。     

基于LabVIEW和CAN的泵车泵送测试系统

论文基于LabVIEW9.0虚拟仪器软件和CAN总线技术开发了一套有效的混凝土泵车测试系统,该系统在对混凝土泵车泵送系统的测试信号进行数据采集及波形曲线显示的同时,还进行了频域分析,并且将波形曲线参数及分析结果以电子表格的形式进行保存。     

一种基于模糊PID的AFS电机控制方法

本文在基于汽车驾驶模拟器的自适应前照灯系统(Adaptive Front-Lighting System,AFS)半实物硬件仿真平台上,根据AFS动力学模型的特性,提出一种基于模糊PID控制的AFS步进电机控制方法。该方法以AFS动力学模型输出为输入,利用实验获得的经验人为创建语言控制规则,并依据其进行模糊推理,构成模糊规则表,计算模糊关系最终获得模糊输出判决。在实验中运用MATLAB工具将模糊PID算法和常规PID算法进行对比,并在AFS半实物仿真平台上进行性能分析。实验结果表明,模糊PID算法明显优于常规PID算法,且更适合AFS系统中步进电机的控制需求。     

安全强化学习算法及其在CPS智能控制中的应用

信息物理系统(cyber-physicalsystem,CPS)的安全控制器设计是一个热门研究方向,现有基于形式化方法的安全控制器设计存在过度依赖模型、可扩展性差等问题.基于深度强化学习的智能控制可处理高维非线性复杂系统和不确定性系统,正成为非常有前景的CPS控制技术,但是缺乏对安全性的保障.针对强化学习控制在安全性方面的不足,围绕一个工业油泵控制系统典型案例,开展安全强化学习算法和智能控制应用研究.首先,形式化了工业油泵控制的安全强化学习问题,搭建了工业油泵仿真环境;随后,通过设计输出层结构和激活函数,构造了神经网络形式的油泵控制器,使得油泵开关时间的线性不等式约束得到满足;最后,为了更好地权衡安全性和最优性控制目标,基于增广拉格朗日乘子法设计实现了新型安全强化学习算法.在工业油泵案例上的对比实验表明,该算法生成的控制器在安全性和最优性上均超越了现有同类算法.在进一步评估中,所生成神经网络控制器以90%的概率通过了严格形式化验证;同时,与理论最优控制器相比实现了低至2%的最优目标值损失.所提方法有望推广至更多应用场景,实例研究的方案有望为安全智能控制和形式化验证领域其他学者提供借鉴.     

Safe Reinforcement Learning Algorithm and Its Application in Intelligent Control for CPS

The design of a safe controller for a Cyber-Physical System (CPS) is a hot research topic. The existing safety controller design based on formal methods has problems such as excessive reliance on models and poor scalability. Intelligent control based on Deep Reinforcement Learning (DRL) can handle high-dimensional nonlinear complex systems and uncertain systems and is becoming a very promising CPS control technology, but it lacks safety guarantees. This study addresses the safety issues of Reinforcement Learning (RL) control by analyzing a typical case of an industrial oil pump control system and carries out research on a Safe Reinforcement Learning (SRL) algorithm and intelligent control application. First, the SRL issue of the industrial oil pump control system is formalized, and a simulation environment of the oil pump is built. Then, by designing the structure and activation function of the output layer, an oil pump controller in the form of a neural network is constructed to satisfy the linear inequality constraints of the on-off operations of the oil pump. Finally, in order to better balance the safety and optimality control objectives, a new SRL algorithm is designed based on the Augmented Lagrange Multiplier (ALM) method. A comparative experiment on the industrial oil pump shows that the controller synthesized by the proposed algorithm surpasses existing similar algorithms both in safety and optimality. During the evaluation, the neural network controllers synthesized in this study pass rigorous formal verification with a probability of 90%. Meanwhile, compared with the theoretically optimal controller, neural network controllers achieve an optimal objective value loss of 2%. The proposed method is expected to be applied in more scenarios, and the case study scheme may provide a reference for other researchers in the field of safe intelligent control and formal verification.     

进排气调压系统半物理仿真程序的设计与实现

半物理仿真是仿真领域研究的热点和难点,在研究系统性能和控制策略时非常有用;为构建一个实时性较强的进排气调压半物理仿真系统,结合高空台调压系统的特点,提出了上位机、下位机+实物部件的形式组成半物理仿真系统,在上位机开发了仿真程序,基于PLC(Programmable Logic Controller)开发了此系统的下位机程序;实现了模型计算、数据采集、上下位机数据通讯及系统参数控制等功能;仿真试验表明,该系统的上下位机程序具有很好的实时性、精确性和稳定性。     

基于模型的虚拟温度传感器设计

针对航空发动机控制系统的半物理仿真过程中实时温度场难以模拟、接口电路的温度通道不能检验等问题,提出了一种基于模型的虚拟温度传感器设计思路。在Matlab/Simulink平台上建立传感器的变时间常数算法模型,使用RTW-EC的自动生成代码工具基于数字信号处理器(DSP)C2000微控制器设计了虚拟温度传感器,进一步结合CCS集成开发环境(IDE)对所生成的温度传感器代码进行了处理器在环(PIL)验证。仿真结果表明:所构建的虚拟传感器能够高精度模拟真实温度传感器的特性,可以满足航空发动机控制系统半物理仿真试验的要求。