带有辅助样本的X控制图经济设计

针对异常因素产生时间服从指数分布的过程,采用带有辅助样本的X(SSX)控制图监控过程质量特性的均值和方差,研究了SSX控制图的经济性能。构建了SSX控制图监控生产过程的费用函数模型;采用模式搜索算法对费用函数模型进行寻优,得到SSX控制图的最优决策变量、平均调整时间及费用,并比较了SSX、均值极差和变采样间隔均值极差控制图的经济性能。仿真结果表明,SSX控制图比均值极差控制图能够明显缩短平均调整时间和减小控制图的监控费用,且在大部分的偏移大小下,SSX控制图的经济性能都要优于变采样间隔均值极差控制图;对参数的灵敏度进行分析,结果表明模型中参数变化对采样间隔、控制图的控制限系数都有一定影响。     

基于神经网络算法的桥式起重机防摇摆控制

针对桥式起重机运行过程中载荷摆动造成的运行精度差和工作效率低下问题,提出了一种神经网络直接逆模型控制方法,以降低载荷摆动。介绍了该控制系统中的神经网络逆模型控制器与辨识器的结构和算法;采用了带动量因子的BP算法调整权值,提高了神经网络学习速度;最后,应用Matlab对所设计系统进行了仿真测试。仿真实验结果表明,在不同载荷、绳长情况下,相对于PID控制方法,该方法具有更好的控制性能和鲁棒性。     

基于最小成本的小批量加工过程调整控制图

在多品种小批量过程中,由于过程要素的频繁调整,各批次之间波动加大.为了补偿导致波动的随机自相关噪声,引进反馈控制,并提出多品种小批量过程的调整控制图.考虑调整以及监控等成本,调整控制图控制限设计以使总成本达到最小为依据.从而使得调整控制图不仅具备对多品种小批量加工过程的统计监控功能,还可在最小成本意义下,保证产品质量特性值几乎与目标值一致.     

智能统计工序质量控制的体系研究

针对统计工序质量控制的要求,提出了智能控制体系的基本框架,论述了控制图模式的分类及其表达。对智能统计工序质量控制的控制图模式识别、控制图异常模式的参数估计和诊断分析专家系统3个主要方面进行了分析,并提出了解决方案和系统模型。在模型构造中,采用小波概率神经网络进行控制图的模式识别和控制图异常模式的参数估计。模拟仿真和实际应用结果表明：该方法结构简单、收敛速度快、识别准确率高,能够满足控制图在线检测和分析的需要。     

具有输入饱和的环形永磁力矩电动机自适应鲁棒控制

五轴联动数控机床中复合A/C轴直接驱动环形永磁力矩电动机伺服系统在输入饱和情况时易导致系统性能变差,甚至引起系统不稳定。针对系统中的输入饱和问题,基于反步法设计了饱和自适应鲁棒位置控制器,即设计一个虚拟控制律保证误差信号在每一步都收敛且有界。在控制器设计中构建非降函数处理执行器饱和,将控制输入限制在饱和范围内;对于参数不确定性,采用不连续投影算法进行在线参数估计。仿真结果表明该方法不仅使伺服系统在无输入饱和情况下具有较好的伺服性能,输入饱和情况下也能实现良好的跟踪性能。     

电机直驱系统快速自适应鲁棒控制

为实现电机直驱系统高精度跟踪性能、快速且准确的参数估计,提出了快速自适应鲁棒控制方法。通过在传统自适应律的设计中引入一种参数估计补偿机制,使所获得的参数自适应律由跟踪误差及参数估计误差同时驱动,且系统外部扰动的影响由非线性鲁棒控制律进行抑制。与传统的自适应鲁棒控制方法相比,其实时参数估计过程更快且参数估计值更加精确,因此具有更好的瞬态及稳态性能。基于Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统全局一致有界稳定,通过恰当选择设计参数及初始化误差变量,跟踪误差可收敛至零附近的任意小范围内。仿真结果表明,所提出的控制方法能快速辨识系统未知参数且有效抑制外部扰动,显著提高了系统的跟踪精度。     

质量控制图在线智能诊断分析系统

在计算机集成制造系统环境下，为了有效实现工序质量控制，提出了质量控制图的在线智能诊断分析系统框架，它由控制图模式识别、参数估计、专家诊断分析系统和加工参数调整系统四个模块组成。在该系统中，采用了一种适用于模式识别与分类的新型神经网络模型——局部有监督特征映射网络，将其应用于该系统的控制图模式识别和参数估计中。仿真实验和应用实例表明，识别和分类结果与实际相符，并可以保证实时性。     

基于QFT的变负载特性下的电机速度控制器设计

在电机控制系统中,当负载存在变载荷特性的情况下,其电机速度控制系统的控制性能往往会受到负载变化较大的影响,从而影响其系统控制效果,以变载荷负载为研究对象,通过使用QFT控制方法,设计出在一定的负载变化范围和干扰下仍能达到预定性能要求的控制器。基于变载荷传送带的运行控制实例,通过建立整个控制系统的传递函数,依据运行要求情况给出了频域指标,然后对传送带的速度控制进行了QFT控制器设计,最后与基于PI控制策略的电机控制器进行控制性能对比,表现了QFT控制所具有的良好的定性与定量控制性能,以及面对变负载对象情况下控制性能的稳定性。     

高速开关阀控气动位置伺服系统的自适应鲁棒控制

针对高速开关阀控气动位置伺服系统所具有的模型参数不确定性、不确定非线性以及外干扰,为实现气缸的高精度运动轨迹跟踪控制,设计了基于标准投影映射的自适应鲁棒控制器。该控制器通过在线最小二乘参数估计来减小模型中参数不确定性,利用基于反步法设计的非线性鲁棒控制来抑制参数估计误差、不确定非线性以及外干扰的影响,从而保证一定的瞬态性能和高的气缸运动轨迹控制精度。由于运用了标准投影映射以保证在线参数估计有界,控制器的两个部分可以独立进行设计。试验表明,所设计的控制器能获得良好的轨迹跟踪控制性能,对干扰具有较强的性能鲁棒性,系统跟踪幅值为0.09 m,频率为0.5 Hz的正弦期望轨迹时,最大绝对跟踪误差为1.51 mm,标准跟踪误差0.72 mm。     

高速电梯水平振动的鲁棒控制

为了研究高速电梯的水平振动,基于刚体动力学理论,建立电梯轿厢水平振动的空间动力学模型.为了消除参数不确定性及外扰作用的影响,应用Lyapunov方法,分别针对轿厢的平动和转动设计位置鲁棒控制器和姿态鲁棒控制器.其中应用位移、速度和加速度反馈和Lyapunov方法设计位置控制律;应用输入/输出反馈线性化和Lyapunov方法设计姿态控制律.仿真研究表明,所设计的控制器有较好的性能,在参数不确定性和扰动存在的情况下,能有效降低电梯的水平振动.     

超阈值模型中时域外推GPD估计方法选择

在进行载荷谱时域外推时,为更好地估计超阈值载荷数据所服从的广义帕累托分布(Generalized Pareto Distribution,GPD)参数,分别对比极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation Moments,ML)、矩估计(Method of Moments,MoM)及概率加权估计(Probability Weighted Moments,PWM)对GPD分布参数选取的影响,并选取最优参数估计方法。首先搭建了挖掘机压力测试系统,并采集挖掘机在典型工况工作下载荷数据;其次以最小均方根误差所对应值为最优阈值,分别计算3种参数估计方法所对应最优阈值及GPD拟合参数;最后分别绘制3种参数估计方法下超阈值载荷数据和GPD拟合CDF图和Q-Q图。结果表明:3种参数估计方法的拟合结果和超阈值样本之间的相关系数均在0.99以上,都可以较好地拟合超阈值载荷数据的GPD分布,但PWM参数估计方法能够包含较多有效载荷数据且拟合效果更好。     

多元动态控制图的性能对比分析与选择

为选择控制性能更加灵敏的多元动态质量控制图,建立常见的多元动态控制图性能对比分析模型并提出相应的选择策略。在MATLAB环境下求解模型时,以Markov链法与蒙特卡洛仿真方法为求解工具,对比分析两种方法在过程受控及失控时的计算效率及精度;为解决最优选择策略转换次数过多的问题,在实际应用中应优先选择变抽样区间策略和变抽样容量与区间策略多元质量控制图;在均值偏移量δ较小的情况下选择变抽样区间多元累积和控制图,0.9δ1.9时选择变抽样策略霍特林T2控制图,δ2时任选一种多元动态质量控制图。     

自适应SA-PSO优化的威布尔混合分布参数估计方法及应用

针对采用传统参数估计方法得到的模型拟合误差较大的问题,建立多重威布尔混合分布参数估计的非线性最小二乘模型,并提出基于模拟退火（SA）思想的自适应粒子群（PSO）算法进行求解。在PSO算法优化过程中,采用自适应方法调整惯性权重和加速因子,加快其收敛速度;引入模拟退火机制,根据Metropolis准则确定最优粒子的取舍,改善其全局搜索能力。将该方法应用到某型柴油机喷油器失效分布的参数估计中,并与图解法、基于Levenberg-Marquardt的非线性最小二乘法、标准PSO算法、自适应PSO算法求解的结果进行比较,分析所提方法的优化性能及精度。结果表明,该方法能够有效提高多重威布尔混合分布模型参数估计的精度和效率。     

基于动态连通的无线传感网络功率调整算法

阐述无线传感器网络通过调整连通状态以减少节点发射功率的设计思想,以所有传感器节点之间构成连通图,该算法通过调整和控制节点间连通状况,在保证节点连通的情况下,尽量减少连通路径。给出了基于无线传感器网络连接动态调整算法的功率调整步骤和流程,并针对实际应用情况,给出了算法改进的方向。     

提高柔性冗余度机器人动态性能的冗余关节运动规划方法

通过分析影响柔性机器人弹性动力响应的因素，得出了在结构参数不变的情况下可以通过适当调整关节运动参数来提高机器人动态性能的结论。对柔性冗余度机器人关节运动的冗余特征进行了研究。在此基础上，构造出以冗余关节角为状态变量的优化控制结构，得出一种新的柔性冗余度机器人优化控制方法，该方法使各关节的运动简单易控、保证各关节的运动不越限，消除了机器人的终态自运动。     

用残差CUSUM控制图检测自相关过程中的故障

由于累积和控制图(cumulative sum,简称CUSUM)算法应用的基本假设是从过程得到的观测值彼此独立,而工业过程通常是自相关过程,数据自相关性会影响CUSUM控制图的性能.针对这一问题,利用数学推理的方法分析了数据自相关性对CUSUM控制图性能的不利影响,正自相关会使CUSUM控制图的平均运行长度变短,可能引起假警报;负自相关会使CUSUM控制图的平均运行长度变长,可能造成故障漏报.在此基础上,提出用残差CUSUM控制图来检测自相关过程中的故障,运用时间序列模型的残差检测自相关过程中的故障,消除数据自相关性对控制图性能的不利影响.结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和较高的准确率.     

质量相关的回转窑故障诊断

针对水泥烧制过程工艺复杂,各变量数据之间存在强耦合关系的特点,提出了偏最小二乘(partial least squares,PLS)算法结合贡献图分析的方法,应用到回转窑系统中进行故障诊断。该文选取质量变量,建立过程变量和质量变量之间的回归关系,构建PLS模型实现通过过程变量数据对质量变量数据的预测。设置一定置信度的控制限,对超过控制限的故障进行报警。通过相对贡献图方法找出对故障贡献最大的变量,分析故障原因。仿真结果表明,该方法可以及时检测到影响水泥品质的故障并确定故障原因。     

时滞系统的内模控制设计及仿真

在被控对象与模型失配情况下,Smith预估控制往往难以达到满意的效果。针对具有此种情况的纯滞后工业过程,提出了一种内模控制设计方法;通过仿真结果表明,内模控制能克服被控对象增益和时间常数变化对控制性能的影响,有较强的鲁棒性和抗干扰能力。     

基于极点配置的直线伺服系统自校正PID控制

采用基于极点配置的自校正PID控制算法,实现针对直线伺服系统的控制设计与仿真。首先确定了系统的ARX模型结构,引入带遗忘因子的递推最小二乘法在线估计模型参数,根据参数估计结果以及期望的系统闭环特征多项式,再通过极点配置的方法来整定增量式PID控制器的输出;整定过程中引入了普通增量式PID控制器形成变结构控制器,以避免系统初始阶段由于数据量不足所带来的影响。利用Matlab实现了所提出算法的设计与仿真。仿真结果表明,自校正PID控制能够实时估计被控对象的参数,适应被控系统的变化,具有较强的参数估计与自校正能力。     

面向自相关过程的改进ARMAST控制图与Grubbs调和规则的集成

为解决多品种小批量生产方式存在过程输出自相关和机器设置的频繁调整通常导致过程均值偏离目标值两个问题。提出以改进的稳态自回归滑动平均控制图为监控技术、以基于稳态卡尔曼滤波器的Grubbs调和规则为调整技术的集成理论。其中,针对稳态自回归滑动平均控制图在高阶自回归滑动平均过程下难以求解稳态方差的问题,建立了通用的任意阶平稳自回归过程下稳态方差的求解方法,使其适用范围更广;针对稳态自回归滑动平均控制图的参数设计方法效率较低,提出了基于条件概率的参数设计方法,使其监控效率更好。当控制图预警后,采用Grubbs调和规则对生产过程进行调整。通过仿真实验和实例研究验证了改进的参数设计方法和集成方法的有效性。