基于多级信息融合的转台故障诊断系统研究

根据转台系统复杂的结构特点,提出了一种多级信息融合的故障诊断方法.首先针对来自各子系统的多传感器信息,应用神经网络进行局部故障模式分类;然后,将多个子系统诊断结果应用D-S证据理论加以综合,给出系统级的故障诊断决策.实验表明,该方法在复杂系统故障模式分类和不确定性推理具有较强的处理能力,能有效地提高故障诊断的可靠性和准确度.     

高分辨率数字锁相迴路的设计

本文讨论了高分辨率数字锁相迥路的设计问题.文中对锁相迥路的动特性也作了简要的 分析.     

无间隙极限环的超精密机床伺服控制技术研究

超精密机床伺服系统中,间隙非线性环节是影响系统性能的主要原因。为消除间隙非线性的影响,本文提出了双回路的控制方法,有效地防止了系统中自持振荡的产生。将该方法应用于实际系统中,得到了闭环定位时系统的最大稳态输出误差小于±20nm的控制精度。     

Error compensation on precision machine tool servo control system based on digital concave filter

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模糊神经网络在精密三轴转台机械台体故障诊断中的应用研究

针对三轴转台机械台体故障,提出了一种基于模糊神经网络的故障诊断方法,给出了模糊神经网络的结构和学习算法,并阐述了模糊故障诊断原理和故障判别方法将振动信号和电流噪声信号结构用于机械台体的故障诊断,测试结果表明,该方法是有效的。     

可编程多轴控制器的开放式数控系统

采用开放式运动控制器作为下位机、PC平台和Win9x/NT操作系统作为上位机的结构，组建双CPU开放式数控系统。在开放式软件设计中，采用了类的封装和继承技术，不同功能模块间以及功能模块和系统内核间采用基于客户机和服务器模型的通信技术。利用旋转缓冲区技术，实现了上位机和下位机之间任意大小的数据文件下载。将该数控系统应用于工程实际中，验证了系统的开放性和实用性。     

采用设备驱动的实时监测控制系统在激光雷达中的应用

以差分吸收激光雷达为背景,对基于WDM的实时监测控制系统的设计中涉及的关键技术进行研究。结合具体的实际系统,采用模块化设计的方法,利用中断调用及线程调度、对象同步技术加以实现,使得整个系统在系统维护、实时处理能力上有了很大的提高。     

改善低频线振动台加速度失真度的自适应重复学习控制

为了抑制低频线振动台系统中存在的摩擦力、推力波动及死区特性,提出了一种新的自适应重复学习控制方法。利用函数逼近技术将死区不确定性表示成正交基函数的线性组合。所设计的控制律由自适应构件、等效PID构件、重复学习构件组成。自适应构件用于在线估计线性组合中的未知参数及摩擦力数学模型的参数;PID构件用来镇定低频线振动台系统,抑制非周期性扰动;重复学习构件在未知对象模型的情况下抑制周期性推力扰动,并提高对周期性输入信号的跟踪能力。采用Lyapunov理论设计的自适应重复学习控制律保证了闭环系统的渐近稳定性和跟踪性能。仿真结果表明该控制方法提高了低频线振动台的跟踪性能,并改善了加速度失真度。     

低失真度闭环激磁电源的滤波分析

本文以实际精密测试转台感应同步器闭环激磁电源的设计为背景,提出由方波经波滤实现高质量正、余弦波形方案,讨论了双相闭环激磁电源高精度、低失真度正、余弦波形的生成、处理及滤波方法。采用了相相位回路鉴频、鉴相闭环控制,幅值回路稳幅、恒差双闭环控制方案。长期使用结果显示该闭环激磁电源正、余弦两相相位差精度为±0．01度,幅差精度达±0．01％,失真度优于0．02％,完全满足高精度转台的要求,到目前为止这种闭环激磁电源已成功的应用到四台高精度转台中。     

低频线振动台系统的鲁棒自适应重复学习控制

由于没有传动机构,永磁直线同步电机(PMLSM)作为低频线振动台的驱动部件对扰动和参数不确定性很敏感,摩擦力及纹波推力扰动等非线性因素严重影响了PMLSM的运动精确度.针对上述问题,提出一种鲁棒自适应重复学习控制方法,用于提高低频线振动台系统的精度.所设计的控制律由参数自适应控制、积分滑模控制、重复学习控制组成.参数自适应控制用来估计未知的模型参数并予以补偿;积分滑模控制用来镇定低频线振动台系统,抑制非周期扰动;重复学习控制用来抑制周期性扰动,提高对周期性位置信号的跟踪性能.采用Lyapunov理论设计的鲁棒自适应重复学习控制律能够保证闭环系统的渐近稳定性和位置跟踪性能.仿真结果表明,鲁棒自适应重复学习控制方法明显提高了系统的跟踪性能,改善了加速度失真度.