永磁直线同步电机的动态模型建立以及IGA优化设计

在分析永磁直线同步电动机数学模型的基础上,构建了永磁同步直线电机的动态仿真模型,进行了仿真试验。并运用数学规划中的最优化理论,采用自适应参数调整和适应值定标相结合的改进遗传算法对永磁直线同步电动机进行优化设计。     

开路电压-安时法测量精度影响因素的实验研究

针对开路电压-安时法剩余容量在线测量方法精确度的问题,结合蓄电池开路电压变化、充放电、自放电进行了大量实验.通过实验,找到了制约测量精度提高的因素,为提高电压-安时法在线测量的精度找到了研究方向.     

对马斯理论中K_1值的实验研究

针对光伏供电系统的特点,结合马斯理论可显著缩短充电时间、减少气化、提高充电效率的优点,提出了在光伏供电系统中应用马斯理论进行快速充电的思想,并通过测试对马斯理论的参数K1值进行了深入的实验研究,以探索马斯定律在光伏供电系统中应用的实现方法。结果发现:K1值在任何条件下都并非定值。     

基于PLC的PMLSM提升系统控制装置的设计

介绍了分段式永磁直线同步电机提升系统的工作原理。针对该系统的特点,设计出了以工控机和可编程控制器为核心的永磁直线同步电动机(PMLSM)驱动的无绳提升系统的控制装置,给出了其控制系统的结构,并利用组态软件设计开发了提升系统的监控软件。实验运行表明,该方案设计合理、运行灵活、可靠性高。     

基于PLC的PMLSM垂直提升系统控制装置设计

针对垂直无绳提升系统的特点,设计了以工控机和可编程控制器为核心的永磁直线同步电动机(PMLSM)驱动的无绳提升系统的控制装置。介绍了分段式永磁直线式同步电机提升系统的工作原理,给出了其控制系统的结构,并利用组态软件设计开发了提升系统的监控软件。实验运行表明,该方案设计合理、运行灵活、可靠性高。     

淄川建陶：大步走向市场

山东省淄博市淄川区紧紧依靠自身优势,把建筑陶瓷作为优势主导产业,着力培植,重点发展。经过几年的不懈努力,目前全区已建成建陶企业１００多家,引进具有九十年代国际先进水平的建陶生产线５７条,平均每天生产建筑陶瓷３０万平方米,每年产量１．１亿平方米,成为继广东佛山之后的全国第二大建陶生产基地。淄川区的建陶生产起始于七十年代中后期。但在很长一段时间里,设备简陋,工艺落后,质量低。效益差。１９９２年,乘邓小平南巡谈话东风,一连建成锦州、青龙、双龙３家合资企业,引进国外３条生产线,使用了大吨位压机,宽断面窑…     

基于压缩映射改进的粒子滤波声源跟踪方法

针对声源目标因运动突变而产生的跟踪精度降低的问题,提出了一种基于压缩映射改进的粒子滤波声源跟踪方法。首先利用瑞利分布对加速度信息进行修正,并将其引入到目标运动模型中以增强声源信息的维度;其次将采样粒子集压缩映射到目标运动界限范围内,从而提高声源目标估计的准确性;最后引入退火因子改善粒子集因压缩映射带来的样本匮乏问题。实验结果证明方法不仅在一般的声源运动中同样效果较好而且适应于突变运动,具有一定的鲁棒性。     

基于混沌机制的神经网络预测控制及仿真研究

为解决一大类未知、时滞、非线性系统的预测控制问题,提出了一种基于改进的Elman动态回归神经网络预测控制算法．首先,在一般的Elman动态回归神经网络算法中加入了混沌机制,利用混沌机制固有的全局游动有效地消除了Elman网络易陷入局部极值的缺点,提高了系统的辨识速度;然后,结合广义预测控制（GPC）的反馈校正、滚动优化来完成非线性系统的预测控制．仿真结果表明：将本算法应用于非线性系统预测控制,对未建模动态具有较强的鲁棒性和良好的控制跟踪能力。     

一种非线性系统的鲁棒型预测控制算法

提出一种基于神经网络的鲁棒型广义预测控制（GPC）方法,该方法首先用神经网络对非线性系统进行辨识,然后在控制中将模型输出值与测量输出值进行综合,代替量测输出用于控制中,从而降低辨识器与控制器对未建模动态的敏感性,增强控制器的适应能力和鲁棒性.仿真结果表明：将本方法应用于非线性系统控制,对未建模动态具有较强的鲁棒性和控制能力.     

基于EEMD能量熵和混合算法的电机轴承故障诊断

针对提升机电机轴承振动信号的非平稳特性和单一粒子群算法(PSO)优化径向基函数(RBF)神经网络时存在网络收敛速度慢和适应度值易陷入局部最小的缺点,提出基于集合经验模态分解(EEMD)能量熵和模拟退火粒子群混合算法(SAPSO)优化RBF神经网络的提升机电机轴承故障诊断方法。基于EEMD求取振动信号各固有模态函数分量的能量熵,并使用相关性分析方法剔除虚假的分量,把筛选后的有效数据作为故障识别的特征向量;利用模拟退火(SA)算法具有局部概率突跳的特性,将SA算法和PSO算法相结合,在优化RBF诊断模型隐含层参数时以实现不同算法间的优劣互补。仿真结果表明,使用SAPSO算法优化后的RBF神经网络模型在提升机电机轴承故障诊断中能够加快网络收敛速度和提升故障识别精度。