潜水泵电性能综合测试系统的开发

依照PLC与虚拟仪器相结合的设计思路,介绍了潜水泵电性能综合测试系统的功能和软、硬件构成.系统能完成耐压、匝间绝缘、冷态电阻、热保护及电参数等测试项目,测试方法符合国家标准.系统硬件主要由测试模块、PLC和工控机构成.系统软件以LabVIEW为开发平台,采用模块化形式,根据用户设定表自动分解生成程控步进行试验.测试结果可以曲线、图表等形式保存或输出,具有较强的灵活性和实用性.     

一类有色噪声干扰下的随机时变系统学习辨识

讨论由一类时变ARMAX模型描述的动态系统学习辨识问题,提出用于估计有限区间上重复运行时变系统时变参数的学习算法.文中给出最小二乘学习算法的具体形式及实现步骤,并分析所提出学习算法的收敛性.分析结果表明,当重复持续激励条件成立且满足严格正实条件时,提出的学习算法具有重复一致性,即参数估值完全收敛于真值.文中还将结果推广到一类周期时变系统.通过数值仿真,进一步对所提学习算法的有效性进行了验证.     

电工电子实验教学改革

本文以基于Multisim的电工电子网上虚拟实验室为例,分别阐述了虚拟实验室的优缺点,提出虚拟实验室不仅不能取代传统实验室,相反还要加强传统实验室的建设。对虚拟实验室要做到合理利用,虚实结合,更好地为实验教学和应用型人才培养服务。     

注塑机注射速度的离散预期学习控制

针对注塑成形过程的重复运行特性,采用离散预期学习控制方法对注射阶段的针对离散化后的注塑机注射速度模型,根据收敛性条件以两步法设计预期学习控制中的两个参数--超前步长与学习增益,并与连续预期学习控制作了比较.当收敛性条件不能在整个频段内满足时,利用DFT/IDFT截断可学习频段外的频率信号,保证跟踪误差单调收敛,并在离散频域内讨论测量噪声存在及初始定位不可重置时学习算法的跟踪性能.仿真结果表明,对于给定的期望注射速度曲线,该方法能得到比P型、D型迭代学习控制(ILC)更满意的跟踪性能,且具干扰抑制能力.     

参数跟踪算法的收敛性质

讨论了时变遗志因子和加权配合的递推辨识算法的算法性质和确定性收敛性．证明了估值有界和误差渐近趋于零．指出这类算法具有指数收敛性．     

一步乙醇燃烧法合成C-CeO_2超级电容器电极材料

通过硝酸铈的乙醇溶液燃烧一步合成了含有微量碳的二氧化铈纳米材料(C-CeO_2)。电化学测试结果表明,C-CeO_2纳米材料在1 A/g电流密度时的比电容为125 F/g,是相同条件下纯CeO_2纳米材料比电容(55 F/g)的2.3倍。另外,C-CeO_2纳米材料在循环充放电测试1 000次后的比电容保持率高达83%。     

时变机器人系统的重复学习控制: 一种混合学习方案

Repetitive learning control is presented for finite-time-trajectory tracking of uncertain time-varying robotic systems. A hybrid learning scheme is given to cope with the constant and time-varying unknowns in system dynamics, where the time functions are learned in an iterative learning way, without the aid of Taylor expression, while the conventional differential learning method is suggested for estimating the constant ones. It is distinct that the presented repetitive learning control avoids the requirement for initial repositioning at the beginning of each cycle, and the time-varying unknowns are not necessary to be periodic. It is shown that with the adoption of hybrid learning, the boundedness of state variables of the closed-loop system is guaranteed and the tracking error is ensured to converge to zero as iteration increases. The effectiveness of the proposed scheme is demonstrated through numerical simulation.     

智能顺馈控制器

针对雷达随动系统,提出了一种智能补偿策略。它能根据规则实时调整顺馈系数,使得微分顺馈作用尽可能补偿速度误差信号,提高跟踪精度,仿真结果表明,这种微分顺馈系数的实时自整定是有效的。     

基于终态神经网络的冗余机械臂重复运动规划

为解决冗余机械臂在运动过程中出现的关节角漂移现象,提出了一种终态吸引优化指标,形成冗余机械臂重复运动规划的二次优化方法。采用具有有限值激活函数的终态神经网络来求解,在初值位置偏移目标位置的情形下,实现冗余机械臂有限时间收敛的重复运动规划任务。同时,分别以新型的终态神经网络(TNN)和其加速网络(ATNN)求解运动规划问题,该网络求解方法具有终态吸引特性,能够在有限的时间内得到有效解。相比具有渐近收敛动态特性的神经网络(ANN),终态神经网络方法不仅改变了收敛速度,而且提高了收敛的精度。基于冗余机械臂PUMA560的计算机仿真结果表明了所提方法的有效性和实时性。     

带扰动补偿的无抖振离散重复控制器设计

针对周期离散系统的跟踪控制问题,提出一种有限时间单调收敛的无抖振吸引律,讨论扰动补偿措施并将其嵌入吸引律形成理想误差动态用于设计离散重复控制器.通过分析补偿误差上界说明扰动补偿措施能抑制重复控制未能消除的扰动,通过推导控制器稳态误差带说明吸引律的收敛性可使系统具有鲁棒稳定性.针对伺服电机系统的仿真与实验验证了设计工作的有效性.