玻璃布包装中锥度收卷的内张力分布及其参数确定

介绍了玻璃布包装过程中收卷张力控制系统的工作原理,并针对在该包装收卷过程中易产生折皱的问题,分析了包装收卷过程中的张力变化规律及其影响因素.从弹性理论出发,给出了锥度张力收卷后卷装的内张力分布公式,通过这些研究,可对不同锥度系数下的包装收卷情况进行估计.最后,给出了不同卷装条件下避免折皱的锥度系数的确定方法.     

一种磁链轨迹跟踪的PWM方法及其特性分析

提出一种基于磁链轨迹跟踪策略的电动机变频调速方法。该方法不通过空间电压矢量的合成,而直接通过实际磁链矢量来跟踪基准磁链圆轨迹,再由跟踪的结果决定逆变器的开关状态模式,从而实现对脉冲宽度调制(PWM)波的调制输出。对该方法的基本原理进行推导,给出具体的控制策略,并对其产生的PWM波形特性进行系统分析。仿真及物理实验结果表明,该方法幅度调制比可达到1,电压利用率与空间矢量脉宽调制(SVPWM)方法相同,比正弦波脉宽调制(SPWM)提高15.47%;同时验证了其跟踪误差上限的存在性,为进一步分析该方法精确度提供了定量依据。该方法为变频调速的底层实现提供了另一种可行的途径。     

喷油压力的智能权函数模糊控制仿真研究

柴油机燃油喷射的控制高精度、响应快速度是保证其燃油经济性、排放清洁性的基本要求,所以本文利用智能权函数的改进模糊控制方法来实现对燃油系统的快速、精确控制,并对燃油压力阶跃升高控制进行仿真.仿真结果表明,该改进模糊控制方法相对PID控制而言,具有更好的控制稳定性和时效性,是一种具有广泛应用前景的智能化控制方法.     

基于主方向检测的畸变车牌字符图像校正方法

本文提出了一种对畸变字符图像快速变形校正的算法,它主要是通过对字符主方向的搜索来求取倾斜图像的有关参数。该算法计算形变区域的水平及垂直差分并设计出判别函数,进一步搜索出使判别函数达到最大的主字符方向并进行校正,最后给出了一种图像毛刺的剔除方法。实验表明,本文介绍的算法充分利用了畸变字符图像的特征,同时使用了较优化的快速搜索策略,取得了较好的实际结果。     

厚壁复合材料管纤维缠绕张力的神经网络设计方法

提出了一种纤维缠绕厚壁复合材料管的张力优化设计方法。介绍了纤维缠绕控制系统的工作原理, 并讨论了缠绕厚壁复合材料管成型质量的影响因素。针对厚壁复合材料管纤维缠绕过程, 利用弹性叠加原理建立了计算缠绕张力导致复合材料管残余内应力变化的模型和方法。分别比较了利用现有恒张力、 恒力矩和锥度张力三种常规模式缠绕厚壁复合材料管的内应力分布特性。设计了一种独特的神经网络结构, 并通过误差反向传播实现了对纤维缠绕张力的优化设计。以实验验证说明神经网络收敛优化过程的主要机制, 结果表明, 通过该神经网络优化的纤维缠绕张力能满足特殊内应力(如等应力)分布设计的需要。     

一种燃煤发热量的综合预测方法

在研究燃煤实际发热量与其工业分析组成之间相关关系的基础上,提出了一种多元线性回归一支持向量机的燃煤发热量综合预测模型。用煤发热量与工业分析的原始数据构造训练样本集,然后建立基于多元线性回归算法的初步预测子模型,同时利用支持向量机修正子模型获得误差补偿量,则模型最终的预测值为初步预测子模型的输出值加上误差补偿量。实际预测结果表明,综合预测方法效果优于常用方法。     

利用SVR的非线性动态系统Wiener模型补偿

提出一种新的利用支持向量回归机(SVR)的非线性动态系统维纳(Wiener)模型补偿方法.首先,将非线性动态系统用Wiener模型描述成线性动态子环节和非线性静态增益;再设计结构上与之对应的Wiener补偿器,并进一步将其变换为可用SVR辨识的线性中间模型;最后,通过关系矩阵将中间模型的估计值转换为Wiener补偿器的实际参数.用实际压力响应系统的动态标定实验数据进行测试,结果表明,与最小二乘方法比较,所提方法建立的Wiener补偿器具有更强的抗干扰能力.因此,该研究为非线性动态系统补偿又提供了一种可选方法.     

玻璃布浸渍加工锥度收卷中的内张力分布及其参数确定

介绍了玻璃布浸渍加工中收卷张力控制系统的工作原理,并从弹性理论出发,讨论了收卷过程中的内张力变化规律及其影响因素。为解决玻璃布收卷过程中易产生折皱的问题,确定了锥度张力收卷后布卷的内张力分布公式,通过这些公式可对不同锥度系数下的收卷情况进行估计。最后给出了不同卷装条件下锥度系数的确定方法。     

一种基于LS-SVM构造FLANN的热电偶非线性校正方法*

提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)构造函数链接型神经网络(FLANN)的方法,并根据正反馈原理将该FLANN应用於热电偶传感器非线性校正.讨论LS-SVM构造FLANN的基本原理和具体算法,给出了非线性补偿器的数学模型.与常规BP迭代算法构造的FLANN比较,该方法构造的FLANN补偿器具有如下优点:①利用LS-SVM将迭代逼近问题转化为直接求解多元线性方程,因此具有更快的速度;②整个训练过程中有且仅有一个全局极值点,确定了所构造FLANN补偿器的唯一性,提高了补偿精度.最后以Pt-Rh30-Pt-Rh6热电偶(B型)为例进行非线性校正实验,结果验证了上述结论.     

一种基于支持向量机思想的无监督聚类算法

支持向量机作为一种新的机器学习方法,由于其建立在结构风险最小化准则之上,而不是仅仅使经验风险达到最小,从而使对支持向量分类器具有较好的推广能力。本文分析了支持向量机在解决无监督分类问题上的不足,提出一种基于支持向量机思想的最大间距的聚类新方法。实验结果表明,该算法能成功地解决很多非监督分类问题。