低压铸造液面加压控制系统的发展与趋势

低压铸造液面加压控制系统经历了从模拟控制到数字ＰＩＤ控制阶段,正向模糊控制方向发展,其发展趋势将是采用智能控制。     

基于神经网络的加工过程模型辨识

介绍了神经网络动态建模方法,以车削加工过程为例,用一个带单隐层的反向传播网络对非线性的加工过程进行了辨识研究,并将神经网络模型的跟踪响应与参数模型的跟踪响应作了对比分析。仿真结果表明,神经网络是建立非线性加工过程模型的一种有效方法。     

用于车间作业调度的粒子群优化算法

设计了两种不同实现方式的粒子群算法解决车间作业调度问题,即基于粒子位置矢量更新的实现方式和基于遗传操作的实现方式.同时选择一些典型的Job-Shop调度问题作为算法的试验对象,试验结果表明上述两种不同实现方式的粒子群算法在求解小规模调度问题时都能得到较好的结果,在求解较大规模调度问题时基于遗传操作的粒子群算法可以得到更好的结果.这一方面说明了上述两种不同实现方式的粒子群算法在求解调度问题上的有效性,同时也表明基于遗传操作的粒子群算法在求解较大规模调度问题上具有更大的优势.     

制造网格下通用企业服务中心设计与实现

制造网格资源共享问题可归纳为资源提供与应用两方面,资源发现贯穿其中是其关键.以资源提供方面问题为研究重点,首先提出一种典型的制造网格体系结构,并分析其数据目录管理存在的问题,进而提出构建通用企业服务中心的思想并在其指导下对制造网格体系结构进行了相应调整;接着集成语义与多Agents技术构建了通用企业服务中心模型,详细分析了模型的功能组成及其作用,揭示了其研究价值;最后,通过实现初步验证了模型的合理性.     

恒切削力加工过程的神经网络预测控制

切削过程恒力控制对于提高生产率、保证加工精度具有重要作用。文章以车削加工过程为对象,研究恒切削力加工过程中当切削深度发生突变时,如何减少系统输出切削力超调的问题。将预测控制策略与神经网络理论相结合,在神经网络学习时,使切削进给在切削深度发生突变前提前发生相应变化,提出了恒力切削过程的神经网络预测控制算法。仿真结果表明,与传统自适应神经网络控制相比,加工过程的神经网络预测控制能够有效的解决在背吃刀量发生突变时,加工系统输出的切削力过大的问题,显示出比加工过程传统神经网络自适应控制更好的综合性能。     

基于队列时延检测的链路可用带宽流量调度方法

为有效提高链路带宽资源的利用率和减小数据传输时延,首先分析了链路中数据传输时延的特点,提出一种基于队列时延检测的链路可用带宽流量调度方法,该方法研究了在调度流量与可用带宽之间在各种不同情况下的数据传输时延变化趋势,保证了该方法较好的全局完整性。通过仿真实验证明,该方法有较好的流量调度能力,能有效地控制各链路的流量,改善链路时间响应特性和提高链路带宽利用率。     

电控喷油器检测台和计算机的通信研究

电控喷油器检测台控制由两块单片机AT89C52来实现,用户界面由系统计算机来实现。因此研究的实质是计算机和两片单片机通信的实现。用户界面用MFC编写,MSComm控件实现收发数据,单片机使用C51编写代码。目前外部系统机已经可以顺利监控该检测台的运行。     

误差平方与信息熵指标在加工过程模糊控制中的性能比较

误差平方积分性能指标着重权衡大的误差,较少考虑小的误差,其选择性不是很理想。为了改善误差平方积分性能指标的不足,提出采用信息熵为性能指标,通过计算机仿真比较误差平方与信息熵性能指标在加工过程模糊控制中的应用,仿真表明熵性能指标能够综合评价控制系统的动、静态性能。     

基于BP网络自整定的PID控制在加工过程中的应用

基于BP神经网络自整定的PID控制,把BP神经网络与传统的PID控制很好的结合在一起,利用BP神经网络实时在线学习来调整PID的三个系数,这样充分发挥各自优势,从而拓宽PID控制的应用领域.对车床加工过程进行建模,加入BP神经网络自整定PID控制,以车床加工过程作为被控对象进行仿真研究.仿真结果表明,加工过程在BP神经网络自整定的PID作用下的控制效果良好.基于BP神经网络自整定的PID控制较传统的PID控制具有更好的鲁棒性和自适应性.     

基于熵增强混沌遗传算法的柔性作业车间调度

为使企业获得最优综合调度质量的车间调度方案,研究了多目标柔性作业车间调度数学模型及其求解算法,建立了基于最大完工时间、最大机器负荷差、机器总负荷和调度复杂度4个调度质量指标的多目标柔性作业车间调度问题模型(MFJSP),提出熵增强混沌遗传算法(ECGA)求解该模型,应用伯努利混沌映射公式改进算法选择操作,用高斯云模型改进变异算子和交叉算子,提高算法的全局寻优能力和搜索效率。根据计算的交叉概率和变异概率执行切牌式交叉操作和两基因片段式变异操作提高种群基因的多样性。以M8J12P3调度问题为例验证了MFJSP模型和ECGA算法的有效性。结果表明,与SGA、PSO和ABC相比,ECGA具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力,有助于企业提高生产效率和降低成本。