基于本体映射的设计知识库搜索方法

针对智能设计方法中的知识库搜索问题,提出了一种基于本体映射的设计知识库搜索方法。为描述复杂的产品设计知识,使用本体知识表示方法建立了产品设计知识库。将产品设计方案的搜索问题转换为本体映射问题,使用本体映射算法搜索本体知识库中符合设计需求的产品设计方案。设计并实现了一种结合了元素级映射技术和结构级映射技术的本体映射算法,并应用于基于本体映射的设计知识库搜索。最后,通过飞控作动器设计实例,验证了基于本体映射的设计知识库搜索方法的正确性和有效性。     

基于云模型的网络计划建模方法

项目建设过程中的不确定性因素对预测项目完工时间有较大影响,项目中的不确定性主要是随机性和模糊性.将云模型以及云运算引入到网络计划建模方法中,提出基于云模型的网络计划建模方法,可以将随机性和模糊性结合起来处理;这种基于云模型的网络计划建模方法,比传统的方法更真实地反映了项目的不确定性,能够提供更多有价值的信息.使用基于云模型的网络计划建模方法来计算整个项目完工的时间,充分考虑了项目建设过程中的不确定性,更加符合工程实际.     

电液负载模拟器的精确数学模型

建立了电液负载模拟器的精确数学模型,更加深刻地揭示了系统的本质,证明多余力不仅与舵机扰动速度有关,还和扰动加速度有关,在此基础上改进了传统的结构不变性原理。试验证明了复杂数学模型的正确性和对系统消扰方法的指导作用。     

用于力矩负载模拟器的非均匀隶属度函数模糊PID控制器

为了抑制力矩负载模拟器的超调以及各种非线性,研究了非均匀隶属度函数模糊PID控制器.该控制器以模糊控制为基础,采用非均匀隶属函数进一步改善系统性能;采用指数函数切换的模糊PID消除系统稳态误差,避免切换时控制输出的突变.仿真和试验结果验证了控制器的有效性.     

基于神经网络PID的冗余伺服系统自适应控制

建立冗余直接驱动式电液伺服系统的数学模型。针对电液伺服系统时变、强非线性的特点以及冗余伺服系统在余度降级过程中的故障瞬态现象和余度降级后的性能降级现象,考虑传统PID控制器自适应能力不强、鲁棒性差等缺陷,提出神经网络自适应控制方案。根据冗余电液伺服系统的特点和目前神经网络控制的发展水平,采用基于径向基函数神经网络的智能PID控制器实现冗余伺服系统的自适应控制。研究结果表明：该控制器能够根据控制指令、被控对象结构参数等因素的变化实时调整控制器参数,和传统PID控制器相比具有控制精度高、鲁棒性强的特点,可以有效地克服冗余伺服系统余度切换时的故障瞬态现象和余度降级后的性能降低现象。     

电液负载模拟器的复合控制

提出了同时以速度和加速度作为参考输入量进行多余力的消除的结构不变性原理的改进方法;进一步研究了位置同步补偿的优点和不足,提出利用舵机伺服阀的控制信号进行速度同步控制抑制多余力矩的新方案。最后给出了基于线性理论的复合控制方法,仿真和试验结果证明该方案在系统的动态品质、鲁棒性和消扰能力等方面具有相当好的效果。     

双轴椭圆柔性铰链的设计计算

利用矩阵论、能量法、卡氏第二定理和微积分的知识推导出了双轴椭圆柔性铰链设计计算公式,并用有限元分析方法对所推导的公式进行了验证。实际应用和ANSYS软件分析的结果表明了所推导的双轴椭圆柔性铰链的柔度计算公式是正确的,是可以用于实际双轴椭圆柔性铰链的设计计算的。     

二次调节力矩控制中的摩擦问题及其模糊控制补偿方法

本文对于二次调节力矩控制系统的摩擦现象及其模糊控制补偿方法进行了研究：给出了二次调节力矩控制系统的数学模型，用以进行摩擦现象及其补偿的理论和仿真分析；结合实验测试结果，建立了一个包含静摩擦、库伦摩擦、粘性摩擦和Stibeck效应等因素在内的摩擦模型，用以近似地反映现实中复杂的摩擦现象，这对于研究力矩控制时摩擦对于系统的影响非常有益。仿真和实验结果证明了摩擦模型的有效性；也证明了模糊控制器对于非线性摩擦补偿和提高系统的精度的有效性。     

负载模拟器的DRNN神经网络控制

为了增强负载模拟器的自适应能力以抵抗系统的非线性、时变参数及运动扰动的影响,特提出利用对角回归神经网络(DRNN)与PID的并联进行控制与调节的控制方法。PID保证了系统的初始稳定性,由于神经网络引入了速度信号作为参考输入,使系统具有了很好的自适应消扰能力,减小了多余力的影响。仿真和试验证明了该方法的可行性和有效性,收到了很好的控制效果。