基于自适应拓扑的电池动态分组均衡方法

传统电池分组均衡方法用于减小电池组不一致性时,其分组方式存在低效耗能问题,因此提出了一种基于自适应电路拓扑的电池分组均衡方法。结合开关组与Buck-Boost电路特点,设计了用于电池分组均衡的自适应电路拓扑,在分析模糊C均值(FCM)聚类算法需给定初始聚类中心及隶属度矩阵等不足的基础上,从软件角度提出了用于实现电池分组的基于密度的模糊C均值(DBFCM)聚类算法。每个均衡周期内,采用DBFCM聚类算法实现电池单体聚类分组,依托自适应电路拓扑对聚类完成的电池各组进行组间均衡操作。实验结果表明,该方案可有效提高电池组的整体能量利用率,缩短均衡时间,减小单体电池间的不一致性。     

主被动磁悬浮转子的不平衡振动自适应控制

针对主被动磁悬浮控制力矩陀螺转子高速旋转时产生的不平衡振动,提出了基于滑模观测器和陷波器的主被动磁悬浮转子不平衡振动自适应控制方法。该方法采用滑模观测器使同频振动的控制不受磁轴承的刚度参数摄动和磁力耦合的影响,将滑模观测器与陷波器结合,无需区分电流刚度力和位移刚度力,无需设计算法补偿功率放大器的影响,可自适应消除不平衡振动。对该方法进行了仿真和实验验证。仿真结果显示该方法可使同频轴承力大幅减小;实验结果显示,虽然主被动磁悬浮转子的被动轴承不可控,同频振动仍由0.053g减小为0.012g,减小了77%。得到的结果表明,该方法不仅适用于主被动磁悬浮转子,也适用于全主动磁悬浮转子。     

基于自适应子空间分解的自适应超谱图像波段选择方法

针对超谱图像数据波段选择问题,最大限度地保留图像数据中的分类诊断特征,提高分类识别的精度,本文提出了一种基于自适应子空间分解的自适应波段选择的新方法.通过仿真实验,证明了这种方法对超谱图像数据分类的有效性.     

基于李群李代数的主被动关节机器人动力学及控制

采用李群李代数符号描述了含主被动关节机器人的动力学分析和控制问题。首先用李群李代数描述了机器人的反向动力学,然后将牛顿-欧拉方法和铰接体惯量方法结合起来,给出了含主被动关节的机器人动力学解决方法。利用动力学方法得到的结果,采用计算力矩控制方法进行仿真,并与PID控制方法的仿真结果进行比较,验证了计算力矩方法的较好的性能特征。     

基于α阶逆系统的两自由度主被动磁悬浮转子解耦控制

针对主被动磁悬浮控制力矩陀螺(CMG)磁轴承两径向平动自由度之间存在较强耦合的问题,提出采用α阶逆系统方法对主被动磁轴承系统进行解耦控制。首先,根据主被动磁轴承的结构特点,建立了主被动磁悬浮转子径向通道平动力模型以及动力学模型;利用上述模型分析了两径向自由度之间的耦合特性,并对系统进行可逆性分析,得到了原磁轴承系统的α阶逆系统模型。然后,将原系统与α阶逆系统组合得到二阶积分线性系统,利用最优控制器实现闭环控制。最后,对本文方法进行了仿真及实验。结果表明,当x向有40μm位移阶跃和18μm幅值的正弦干扰时,利用本文方法可将y向位移跳动控制在PID控制方法的13.6%和17.9%,实现了主被动磁悬浮转子两径向平动通道之间的解耦控制。     

基于自适应免疫遗传算法的测试优化选择方法研究

针对某型挖掘机制动系统,通过对该系统结构以及故障模式影响分析的基础上,进行了系统测试点布置,并建立了故障测试关系矩阵,利用自适应免疫遗传算法对该系统测试选择优化问题进行求解,得到一组最优测试集,实例应用表明,该方法对求解测试点优化选择问题的有效性.     

基于改进粒子群的火电厂锅炉主汽温优化控制方法

为提升火电厂锅炉主汽温的控制效率,文章提出了一种基于改进粒子群算法的优化控制方法。该方法通过构建主汽温控制模型来消除干扰,从而提高主蒸汽温度控制的准确性。在保证受控对象温度控制准确的前提下,采用串联控制的方式实现机组运行期间主蒸汽温度控制转换。通过基于改进粒子群算法的优化控制,完成火电厂锅炉主汽温的最优控制。实验结果表明,这种研究方法具有更高的控制效率。     

基于自适应遗传算法的虚拟企业合作伙伴选择

针对均衡分配生产任务与合理选择合作伙伴问题,应用自适应遗传算法进行计算求解.根据低效候选企业的概念,对解的空间进行了缩减以降低计算复杂度;建立了以生产负荷率为主要变量的适应度函数,通过算例分析以验证算法的可行性;应用标准遗传算法以及枚举法作对比验证,表明建立的模型和方法可以获得满意的解.该方法有助于提高制造企业的资源利用率.     

基于自适应滤波的混凝土泵压力滤波方法研究

分析了混凝土泵工作原理和混凝土泵主缸压力特性.基于自适应滤波基本原理对混凝土泵压力测量信号进行滤波.滤波结果表明,采用自适应滤波可以有效去除混凝土泵主缸压力测量信号中噪声.     

多准则融合敏感特征选择和自适应邻域的流形学习故障诊断

针对流形学习故障诊断中非敏感特征干扰和邻域大小难以确定的问题,提出了基于 DSmT 多准则融合特征选择和局部集聚系数自适应邻域的流形学习故障诊断方法。利用多种特征评价准则对原始高维特征进行排序,通过 DSmT证据理论对各评价序列进行融合,再根据融合序列选择敏感特征构成优化高维特征集;采用基于局部集聚系数的自适应正交邻域保持嵌入流形学习进行维数约简,得到低维特征集;最后输入到K最近邻分类器进行故障识别。轴承振动故障实验表明了本文所提方法的有效性。     

基于优化自适应阈值的非线性机电系统传感器 故障检测和主动容错控制

针对具有参数不确定性和传感器故障的非线性机电系统,提出一种基于优化自适应阈值和故障重构策略的主动容错控制方法。首先,利用线性分式变换理论对存在参数不确定性的非线性机电系统进行建模,并提出基于粒子群优化算法的优化自适应阈值以提高参数不确定条件下的故障检测性能。其次,通过解析冗余关系推导出系统的动力学方程,并提出一种基于递归终端滑模的跟踪控制策略,以实现系统健康状态下的负载位置跟踪。当系统发生故障时,构建自适应滑模观测器进行传感器故障重构,根据重构结果设计自适应主动容错控制律,并利用故障检测结果进行控制律的实时切换。实验结果表明,所提出的故障检测和主动容错控制方法能在0.06 s内准确的实现传感器故障检测和容错控制,验证了该方法的可行性。     

基于储热释放的方形锂电池内部热参数测试

方形锂电池是卷芯和外壳组成的非均质结构,卷芯导热系数及其与外壳换热系数是影响散热的关键参数,目前缺乏直接测试方法。提出利用电池储热构造热源,通过冷却面温度变化触发非稳态传热,使用热成像记录外壳温度沿传热方向空间分布及其时间演变,代入三维非稳态传热反演模型,同时计算卷芯面向、纵向导热系数,以及卷芯与外壳底部、最大面换热系数。搭建测试装置,对两种方形锂电池进行多次实验检验重复性,卷芯导热系数测试相对标准差在5%～10%之间,对3种非均质标准样品测试检验准确性,相对偏差小于5%。该方法提供一种适用于非均质样品传热特性实验评估的手段,修改样品模型后也可用于圆柱形锂电池等其他非均质样品。