机器人柔性手臂混合ITAE最佳鲁棒控制研究

机器人柔性手臂动力学模型的复杂性及客观系统中的不确定因素,使传统的控制系统很难达到预定的控制要求,寻求鲁棒性强的控制策略势在必行。针对模型参数及扰动的不确定性,进行混合ITAE最佳控制、H∞PID鲁棒控制策略研究,同时利用遗传算法(GA)的隐含并行性和全局搜索特点整定控制器的控制参数以达到混合ITAE、H∞优化性能,并用MATLAB软件进行数值仿真,结果表明这种控制设计方法适用于柔性机器人手臂的控制。     

基于小波变换的轧机振动信号降噪技术研究

由于轧机振动信号受到强烈的噪声干扰,给故障特征的有效识别和准确提取带来很大困难。直接采用频域分析方法诊断早期故障的收效甚微。利用小波分析的“带通滤波”特性,可以将信号按照特定的频段进行分解,分解后的单层重构可以将噪声与可用信号进行成功分离;根据预先设定的阈值对高频分解系数处理后进行全局重构同样可以达到消噪的目的。对于现场采集的轧机振动信号,多种方式的消噪结果表明,含有故障特征的低频信息被成功提取。     

基于第二代小波和EMD的解调方法及其应用研究

针对复合故障中滚动轴承微弱冲击性故障特征难于提取的问题,提出基于第二代小波和EMD的解调方法,进行复合故障的耦合特征分离和轴承损伤性故障微弱信号的特征提取研究.该方法首先应用第二代小波分解与重构原始信号,针对分解与重构出的高频段信号进行经验模式分解(Empirical Mode Decomposition, EMD),得到若干个本征模函数(Intrinsic Mode Functions, IMFs),然后针对本征模函数中的高频成分进行Hilbert包络解调,准确提取高频调制故障特征.仿真及实验结果表明该方法的有效性和实用性.     

柔性机械臂系统的全局优化设计

为了进一步提高系统的整体性能,综合考虑柔性机械臂动力学特性与控制策略的作用,基于同时设计思想,建立了系统整体优化数学模型(包括机械臂结构、传感器、控制器和驱动器等参数).在整体优化目标下,通过改进的遗传算法进行了系统参数的全局寻优.优化后的柔性机械臂为变截面梁,控制器不仅易于实施而且对系统参数的不确定性具有鲁棒性.研究结果表明,全局优化设计使该系统在不增加能耗的同时,改善了柔性振动抑制效果,提高了系统的整体性能.     

轧辊表面激光强化应力场的分布规律

针对轧辊激光强化过程中的应力场求解困难的问题,根据该应力场与辊面瞬变温度场的耦合作用,将温度场计算结果作为初始条件,建立了应力场仿真的有限元模型.综合考虑了材料的热弹塑性能,获得了轧辊激光强化过程中不同位置、不同时刻的应力分布曲线.结果表明,垂直扫描方向上的应力变化最剧烈,在不考虑相变应力的前提下,扫描后该向应力由压应力转变为拉应力状态,从而影响裂纹生成.此外,主应力方向基本与有限元模型的几何坐标相对应,只是随着应力数值的交错变化而发生改变.     

基于EMD与ICA的滚动轴承复合故障诊断

针对单通道情况下滚动轴承复合故障难以分离问题, 提出基于经验模式分解 (empirical mode decomposition, EMD) 的独立分量分析 (independent component analysis, ICA) 算法.该方法首先对单通道采集的轴承复合故障信号进行EMD分解, 得到多个基本模式分量函数 (intrinsic mode function, IMF) , 然后依据帩度指标及相关系数值, 选取有效的IMF分量与原观测信号组成新的观测信号, 对其进行ICA处理, 进而实现轴承复合故障的分离.实验结果表明, 该方法可有效地分离轴承早期的复合故障.     

嵌入式操作系统的发展趋势--CEOS

基于32位嵌入式微处理器的嵌入式操作系统正在从可用型、通用型到可定制型、优化型转变,该文阐述了可定制嵌入式操作系统（Customized Embedded Operating System,CEOS）是下一阶段嵌入式操作系统的发展趋势,综合论述了国内外可定制嵌入式操作系统CEOS的研究状况,提出了CEOS今后的研究方向,阐明了研究CEOS的意义。     

基于小波分析的低速重载设备故障诊断

低速重载设备突发故障难于识别,一旦发生,损失巨大。振动监测技术虽可以作为设备维护的重要手段,但常规的频谱分析无法准确提取低速轴上的故障特征。对实时监测的振动数据,采用小波分解技术可以获得必要的低频段信息。某个时段内的信号经小波变换后所定义的小波分层突变系数,可以作为判别低转频微冲击故障隐患的特征值,而且该系数趋势图还可有效刻画出故障部位的劣化过程;对同一组监测数据,分别采用细化谱技术和小波分解+FFT的复合信号处理技术进行比较分析,结果表明,由于FFT分析的局限性,细化谱无法准确识别出故障原因及部位,而后者采用复合信号处理方法提取的故障特征频率对应的振幅变化剧烈得多,此法有助于低速重载设备早期故障的准确识别。     

基于协整分析的风电机组状态监测方法

针对风力发电机组SCADA系统受到环境及运行等因素影响[1],常常发生故障漏报和误报等问题,提出一种基于协整计算的风力发电机SCADA非平稳数据分析方法。风力发电机SCADA数据经协整计算可以获得附带风力发电机状态信息的残差,通过分析该协整残差可实现风力发电机的状态监测。取内蒙古包头市固阳县某风场1.5 MW双馈风电机组所采集的SCADA数据为研究对象,利用部分非平稳数据建立协整模型,并用一组正常运行数据以及一组已知齿轮箱故障数据对模型进行验证,结果表明,所提方法可有效抑制SCADA数据中由环境和运行引起的响应,准确识别风力发电机的运行状态,简单有效的实现风力发电机的状态监测.     

激光强化温度场的理论解析与实验论证

工件表面的激光强化效果直接取决于扫描过程中的热循环规律,为获得理想的淬硬层深及显微硬度分布,必须对激光作用的温度分布形态做出精确解析.采用有限单元法可以对各种工艺参数的变化对激光强化温度场的影响加以探讨,并辅以红外测温实验结果进行验证.结果表明,激光强化可以有效改善金属材料表面的组织性能,而工艺参数的改变对于热循环规律有着显著影响.