基于非线性科学的大型汽轮发动机组轴系扭振的智能控制

将大型汽轮发电机系统作为一类复杂开放系统,基于非线性科学分析了该系统的动力学特性,论述了该系统轴系扭振的原因及其本质。在此基础上,提出了大型汽轮发动机组轴系扭振的递阶智能控制方案,并根据非线性科学理论分析了该智能控制系统的稳定性。所提出的方法为有效地抑制轴系扭振提供了新途径。     

汽轮发电机组转子轴系扭振系统部分模态施控特性研究

在汽轮发电机组转子轴系扭振动力响应计算结果的基础上,根据独立模态空间控制的思想,探讨了对轴系扭振部分模态进行施控的可行性,导出了轴系扭振部分施控反馈最优控制规律,并对一台200MW汽轮发电机组转子轴系进行了主动控制部分施控的模拟计算,取得了理想的效果.     

汽轮发电机组转子轴系扭振系统部分模态施控特性研究

在汽轮发电机组转子轴系扭振动力响应计算结果的基础上, 根据独立模态空间控制的思想, 探讨了对轴系扭振部分模态进行施控的可行性, 导出了轴系扭振部分施控反馈最优控制规律, 并对一台 2 0 0MW汽轮发电机组转子轴系进行了主动控制部分施控的模拟计算, 取得了理想的效果.     

DK-Ⅲ型轴系扭振测量仪的设计与实现

介绍了DK-Ⅲ型轴系扭振测量仪的总体设计与各部分功能实现.该型测量仪基于脉冲时序计数原理设计,在前端信号处理部分引入跟踪滤波和峰值时序检测技术,并利用大规模可编程逻辑器件和USB接口完成系统逻辑设计及数据通信.在挠性转子实验台上的扭振测量实验表明,DK-Ⅲ型扭振测量仪可实现轴系扭振的较高精度测量.     

光纤束传感器测量轴系扭转振动的研究

介绍了一种运用光纤束传感器结合双条纹编码盘、测量轴系扭振的系统.论述了该测量系统的实现原理、系统构成、采样时间对扭振测量精度的影响,以及系统误差.将该系统在某型号航空设备上进行模拟实验,验证了该测量系统具备高精度、安装方便、抗干扰能力强等优点,对于回转机械的扭振检测和故障诊断具有很好的实用价值.     

船舶轴系双通道轴功率与扭振应力测量分析软件研发

为了实现船舶双推进轴系轴功率及扭振应力的动态测量,开发设计了轴功率与扭振应力测量分析软件,描述了轴功率及扭振应力测量的基本原理及所需设备,测量软件通过对船舶推进轴系的扭矩和转速的实时采集和计算转换,实时计算出轴功率及扭振应力,并且能够实时显示和存储扭矩,转速,轴功率即扭振应力;同时根据测量圈数对扭振应力进行频域分析,通过数据回放功能能够选择指定测量文件进行回放观察;最后,实船测试表明,该系统测试精确度高,轴功率与扭振应力分析结果显示直观,满足了船舶双推进轴系轴功率与扭振应力分析的设计要求。     

船舶双推进轴系振动分析软件开发研究

为了预防船舶行进过程中轴系振动过大带来的危害,设计实现了船舶双轴系振动分析软件系统,实现了船舶运行过程中轴系振动的分析显示;对扭振和回旋双通道实时测试采集的数据进行了处理,剔除误差过大的野值,提高振动分析的精确度,并对扭振振幅数据进行定点DFT变换,找出扭振在高谐次上的异常振幅尖峰,以预防船舶在此转速下因扭振振幅过大带来的危害;实船测试表明,该系统测试精确度高,振动分析结果显示直观,满足了船舶双推进轴系振动分析的设计要求。     

基于DAGSVM的轴系扭振故障诊断方法

针对船舶轴系扭振故障小样本事件,基于小波包Shannon熵与二叉决策树支持向量机(DAGSVM)理论建立一种轴系扭振故障诊断模型.首先通过船舶轴系扭振实验平台提取轴系扭振四种模式信号;然后利用小波包变换提取Shannon熵值,作为故障输入特征向量;最后利用K-CV交叉验证法提升支持向量机,对故障进行建模识别.试验表明,...     

扭振测量方法及新型扭振测试系统研究

轴系的动态扭矩及扭转振动是影响机械工作可靠性与使用寿命的主要因素之一,对轴系扭转振动的测红分析,可以得到机器工作性能和轴系受力情况等重要信息.对于扭振分析,其最直接或最简单的是在对测点处的扭矩信号进行分析,与阶次分析原理相同,扭振分析的最终结果是得到不同转速下,不同谐次下的扭矩信号的幅值,然后依此为基础找到轴系的共振转速.在此基础上,可以根据计算数,得到轴系不同位置处的应力或者扭矩幅值,从而达到测试或监测扭振信号.研制了扭振测试分析仪,并对扭振测试方法和实现途径进行了阐述,通过买例证明,此方案简单、可行,可用于实际工程.     

SOPC技术在扭振信号测量中的应用研究

提出一种用SOPC技术实现轴系扭振测量的方案.在分析轴系扭振测量原理的基础上,采用软硬件协同设计思想,选用ALTERA公司的NIOSⅡ嵌入式CPU制作硬件电路开发板:设计了FPGA硬件模块和用户自定义Avalon流模式采集输入控制器模块;最后简要介绍了系统软件模块及其工作流程.     

复杂系统、非线性科学与智能控制理论

为了满足控制越来越复杂对象的需要 ,本文首先阐述了复杂系统与复杂性的基本概念。其次介绍了非线性科学 ,包括耗散结构论、协同学、突变论及混沌学的基本要点。最后 ,论述了智能控制理论的基本思想 ,并提出了基于非线性科学的复杂系统智能控制理论的新观点。     

Adaptive fuzzy controller with sliding surface for vehicle suspension control

Since the hydraulic actuating suspension system has nonlinear and time-varying behavior, it is difficult to establish an accurate model for designing a model-based controller. Here, an adaptive fuzzy sliding mode controller is proposed to suppress the sprung mass position oscillation due to road surface variation. This intelligent control strategy combines an adaptive rule with fuzzy and sliding mode control algorithms. It has online learning ability to deal with the system time-varying and nonlinear uncertainty behaviors, and adjust the control rules parameters. Only eleven fuzzy rules are required for this active suspension system and these fuzzy control rules can be established and modified continuously by online learning. The experimental results show that this intelligent control algorithm effectively suppresses the oscillation amplitude of the sprung mass with respect to various road surface disturbances.     

自动化学科面临的挑战

本文分析了控制理论与应用、模式识别与智能系统、导航制导与控制、系统科学与工程、人工智能与自动化交叉等领域的发展现状.结合科技发展、国内国际研究前沿和新兴领域对自动化科学技术的需求,提出重点发展智能控制理论和方法、高性能作业机器人、信息物理系统、导航与控制技术、重大装备自动化技术、自主智能系统和人工智能驱动的自动化技术优...     

系统可靠-失效模型的哲学意义与智能实现

为适应未来无人化、智能化、数据化和信息化的复杂系统，必须建立智能系统以代替人的工作。该智能系统的目标是使功能系统达到预定功能并保持功能稳定，即控制系统可靠与失效状态的转化。因此提出系统可靠-失效模型(system reliability failure model, SRFM)，并讨论基于SRFM实现智能系统的方式，论述了系统在哲学层面的相关观点；从哲学角度论述SRFM的意义，包括认识论、矛盾论、系统论和方法论意义。在具有哲学意义基础上，使用信息生态方法论(information ecology methodology, IEM)、因素空间理论(factor space theory, FS)及泛逻辑理论(universal logic theory, UL)，并融入空间故障树理论(space fault tree theory, SFT)来智能地实现SRFM。本文是面向未来复杂系统的SRFM研究，是安全科学理论和智能科学研究必须面对的问题，也是必须尽早完成的工作。     

基于时间最优的快速平息区间扰动的紧急直流功率控制策略

为了快速平息交直流互联电网的区间扰动振荡,基于等值两机两区域系统推导了2阶振荡系统的时问最优紧急直流功率支援控制策略.首先采用时间最优控制将相点快速驱动到平衡点附近,然后采用非线性控制对相点进行平衡点镇定控制.为消除直流功率的跃变和高频非线性"颤振"及防止"超调"现象,对开关曲线作了改进,并根据控制相平面推导实现最少次开关切换的直流功率控制量.最后通过仿真验证了该策略的有效性.     

A neural network regulator for turbogenerators

A neural network (NN) based regulator for nonlinear, multivariable turbogenerator control is presented. A hierarchical architecture of an NN is proposed for regulator design, consisting of two subnetworks which are used for input-output (I-O) mapping and control, respectively, based on the back-propagation (BP) algorithm. The regulator has the flexibility for accepting more sensory information to cater to multi-input, multioutput systems. Its operation does not require a reference model or inverse system model and it can produce more acceptable control signals than are obtained by using sign of plant errors during training I-O mapping of turbogenerator systems using NNs has been investigated and the regulator has been implemented on a complex turbogenerator system model. Simulation results show satisfactory control performance and illustrate the potential of the NN regulator in comparison with an existing adaptive controller.     

神经网络在线学习补偿自适应控制及其应用

针对电液伺服系统的复杂非线性和不确定性特性,基于反馈误差学习法、小波分析理论并结合面向控制的辨识思想,提出了神经网络在线自学习自适应控制与"参征器"补偿控制相结合的控制方法.该方法将"过程辨识"和"参征器"引入反馈误差学习法的神经网络学习和控制中,控制参数的调整基于被控过程的小波变换结果信息,利用反馈误差学习法实现;"参征器"起监督和补偿控制作用,避免控制器的输出产生振荡或进入饱和状态.应用研究结果证明:该方法避免了采用直接反馈误差法可能造成的饱和和过调整问题;有效地提高了系统的稳定性、鲁棒性、控制精度和     

基于SPPSO算法的时滞HBV模型的系统辨识研究

系统辨识是现代控制理论中的一个很活跃的分支。目前的系统辫识多采用二次规划等解析算法,不足之处 在于可辫识的参数少、收敛慢、对参数的初值依赖大。随着智能控制领域研究的不断发展,非线性程度也就越来越高, 一些经典的方法很难满足需要。而小种群粒子群算法(SPPSO)作为一种全局优化算法,易于实现,且收敛速度快,计 算效率高,在处理数据量较大的大规模种群问题时可大大降低时间和资源的开销,因此在系统辨识特别是高度非线 性、时滞系统中更具有意义。而这类复杂的系统在医学系统中具有典型性。所以将该算法用于求解时滞的乙型肝炎 动力学模型有很好的研究价值和实用价值。