利用iFIX监控软件实现数据采集和输出报表

随着工业水平的发展,自动控制系统对监控系统的要求变得越来越高.监控系统直接面向试验过程,完成逻辑连锁控制、试验数据的采集和存储、实现整个试验过程的顺序控制和连续调节控制.其中数据采集和存储成为一个难点.介绍了应用iFIX软件借助OPC技术实现数据的采集,并通过VBA编程查找SQL数据库实现数据存储到EXCEL表中的实例,对实例中遇到的具体问题进行了分析和解决.首先对数据库查找条件和查找方法进行了分析;再针对实际应用中第一组采样数据丢失问题提出了解决办法并圆满解决.     

纵扭复合型超声波电机的实验研究

概述了对纵扭复合型超声波电机的实验研究。其中包括压电陶瓷片的极化方式、有限元模型的修正、工作频率和振型的测量、电机负载转速等机械特性的测量、超声减摩实验、提高电机负载性能的关键因素 ,并指出今后要做的提高电机性能的实验。最终成功研制了一台直径 45mm纵扭复合型超声波电机 ,最大扭矩为 1N·m。     

基于EM算法和PSO算法的混合优化算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部最优解并且存在过早收敛的问题,将类电磁机制算法中的吸引-排斥机制引入到粒子群优化算法中,提出一种类电磁机制算法和粒子群优化算法的混合优化算法(EMPSO).首先按照基本粒子群优化算法的寻优方式对各粒子进行更新,再利用类电磁机制中的吸引-排斥机制对个体最优粒子和群体最优粒子进行移动,最后通过几个标准测试函数进行了测试,并与标准粒子群算法(PSO)、免疫粒子群算法(IPSO)、混沌粒子群算法(CPSO)进行对比.测试结果表明,改进算法提高了全局搜索能力和熟练速度,改善了优化性能.     

改进的蚁群算法及其在TSP问题中的应用

针对蚁群算法容易陷入局部最优解的缺点,提出了一种改进的蚁群算法。该算法通过禁忌当前取得的最优路径,有选择地更新信息素,而后重新搜索,有效提高了基本蚁群算法的寻优能力。文中将改进后的蚁群算法应用于TSP问题,通过对典型的Eil51.tsp进行测试,证明了改进后算法的可行性有和效性。     

基于泛函网络求解随机优化问题的EM算法

研究了一类带有随机变量的不确定优化问题。为了解决这类随机优化问题,首先用随机仿真为泛函网络产生训练样本,用泛函网络逼近随机函数的均值,将随机函数的均值转为不合随机变量的确定性函数,然后用类电磁算法求解确定性函数的最优解。最后,给出一些数值例子验证了所提算法的有效性。     

基于多维联想记忆神经网络的图像回忆

多维联想记忆神经网络在高噪声情况下图像回忆效果差。针对该问题,将图像矩阵垂直分成4个同型小矩阵,依次将4个小矩阵垂向聚合成一个新矩阵,以新矩阵的列向量作为库向量。数值实验结果表明,相比2个列向量构成的库向量,以4个列向量构成的库向量进行回忆的灰度图像更清晰且效率更高。     

纵扭型压电超声电机的设计及有限元分析

介绍了纵扭复合型压电超声电机的工作原理，分析了定子驱动表面质点的运动轨迹，并对电机的一种结构进行了详细的有限元分析，最后对电机进行了扫频实验，电机的机械性能实验表明电机的最大扭矩达0.25Nm。     

面内旋转模态超声波电机设计的若干技术

阐述了面内旋转模态超声波电机的工作原理,针对面内旋转模态电机的特点,分别从陶瓷片的极化、工作界面的确定、振动模态的选择、定子的固定方式、预紧机构的设计几方面论述了电机设计过程中应当注意的问题。     

纵-扭复合型压电超声电机的优化设计

研究了纵 -扭复合型压电超声电机的几个关键问题 ,包括电机的工作原理 ,压电陶瓷的极化方式及其安放位置 ,电机定子的结构形式的选择及定子的结构动力学设计问题 ,最后设计并装配了一台直径 2 0 mm的电机 ,堵转扭矩达 2 .5kg· cm,无负载转速 35r/min,并指出装配中应注意的问题。实验表明 ,要求的频率和振型达到了设计要求。