基于迭代学习与FIR滤波器的PMLSM高精密控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)运行时易受端部效应、摩擦力、负载扰动、参数变化等不确定性因素的影响而难以达到高精度跟踪控制的问题,提出一种基于迭代学习与有限冲击响应(FIR)滤波器的控制方案。PMLSM伺服系统执行重复任务时,迭代学习控制(ILC)可有效地抑制重复性扰动,具有很高的控制精度,但执行非重复性任务时很难获得较高的控制精度。为了进一步改善基于ILC的PMLSM伺服系统运行迭代1次的跟踪精度,利用ILC的输出信息来设计FIR滤波器,进而用FIR滤波器来代替ILC,使控制系统达到最优的ILC,以提高系统的跟踪精度。采用滑模控制(SMC)对FIR滤波器进行补充,使位置误差快速收敛到一定的界限内,以提高系统的抗扰能力。实验结果表明,所提出的控制方案使系统具有很高的位置跟踪精度和很强的鲁棒性。     

迭代学习控制在GTAW焊接过程中的应用研究

针对相同工件的批量焊接,并且焊接轨迹相同的情况下,焊接过程具有极高的重复性。提出了基于迭代学习控制(ILC)的脉冲气体钨极氩弧焊(GTAW)焊接过程跟踪控制方法。根据GTAW焊接的动态过程模型,设计了GTAW焊接过程控制的ILC算法,并对算法的收敛性进行了证明。研究结果表明,ILC可以有效地利用焊接过程中的重复信息,经过60次迭代学习后,焊接系统输出可以较好的达到期望轨迹,并获得较高的控制精度,验证了方法的有效性。与PID控制相比ILC控制器不但可以获得较好的跟踪效果,而且还能有效抑制外部扰动的作用,具有较强的鲁棒性。     

车辆道路模拟试验道路谱获取方法研究

对包括接触式道路谱测量法、非接触式道路谱测量法、真实路形测量法、谐波叠加法、滤波白噪声法和载荷谱迭代法在内的6种道路谱获取方法进行阐述,并按原理将其划分成直接测量法、仿真模拟法和载荷谱迭代法等3类;从原理、特点和应用场合等方面对这些方法进行对比分析,总结出车辆道路模拟试验道路谱获取方法的选择原则,为车辆结构动强度和可靠性试验提供依据和参考.     

平面变形回弹迭代补偿的收敛准则及应用

针对板材平面变形过程中的回弹问题,基于迭代法建立了迭代补偿机制,给出了迭代参量收敛性的判定准则。对于简单应力状态下平板单向拉伸和双向拉伸的弹塑性变形过程,证明了参量轴向长度对迭代补偿机制具有收敛性。对于宽板V形自由弯曲工艺,通过理论和实验验证了弯曲曲率和弯曲角的收敛性。进而,将迭代补偿机制应用于宽板自由弯曲工艺的回弹控制,对曲率和弯曲角分别进行了迭代补偿实验,结果表明,根据每次试验的回弹量,迭代补偿机制可以预测下一次补偿值,使弯曲工艺经过2～3次迭代,就获得了误差小于0.1%的目标曲率和误差小于0.5%的目标弯曲角,收敛速度很快。而且,对于同一材料的同一成形工艺,每次的补偿量只取决于回弹前后的迭代参量差值。     

离心熔铸非球面镜镜胚面形偏差工艺参数的敏感性研究

离心熔铸技术在大口径非球面镜镜胚的制造方面具有独特优势。本文通过自行研制的缩比模型实验机进行试验,深入研究了离心熔铸工艺及成型镜胚质量,详细介绍了模具涂层的制备、离心熔铸的加热及冷却等工艺过程,制备了非球面镜镜胚模型。采用数值模拟与试验研究相结合的方法,对所得镜胚面形偏差工艺参数的敏感性进行了研究。分析了模具的热膨胀系数、镜胚冷却速率、直径及加热温度对面形偏差的影响,得到了偏差工艺参数的敏感性规律。通过对面形偏差进行两次迭代补偿,面形偏差值从-84μm降到33μm,补偿后的结果满足设计要求。采用离心熔铸技术,可以制备满足上表面垂直偏差在30~40μm范围内的非球面镜镜胚。     

基于学习速率与更新向量的混合云数据冗余值迭代算法

针对传统混合云数据冗余值迭代算法的平均回报值较低、收敛稳定性较差、收敛动作规模较小等问题,提出一种基于学习速率与更新向量的混合云数据冗余值迭代算法。首先,构建混合云数据冗余值值函数,在该函数中引入一个新的参数更新权重向量,基于深度学习中学习速率要求,获取值函数的稳定值;其次,依据获取的稳定值计算值函数稳定值向量,利用新权值处理稳定值向量,获取值函数更新向量;最后,对权值增量进行计算,结合哈希表完成混合云数据冗余值的迭代研究。实验结果表明,该算法的平均回报值最高,且收敛速度最快。     

雷达组网的精确极大似然误差配准算法

针对最小二乘法和卡尔曼滤波方法在雷达网系统中的误差配准问题,提出一种雷达组网的精确极大似然误差配准算法。采用基于圆极投影的极大似然配准算法,利用各雷达站的几何关系,通过极大似然混合高斯一牛顿迭代方法估计出雷达网的系统误差,并进行仿真。仿真结果证明：该配准方法具有良好的一致性,可以用于多雷达组网的误差配准。     

单自由度振动台随机波形复现控制策略研究

波形复现作为振动环境模拟技术中的一种试验方法,对减小因振动造成的损失和满足产品升级需要等具有重要的实际意义。为了提高波形复现的精度和拓展伺服控制系统频宽,提出一种基于时滞估计的迭代控制随机波形复现策略。首先研究三状态控制策略来拓展系统频宽,之后通过计算响应信号与参考信号的相关系数算出系统的滞后时间,解决液压系统的时滞问题,提高波形复现精度。最后基于时滞估计的迭代控制算法进行波形复现试验,迭代后的相关系数均高于迭代前的相关系数,证明了基于时滞估计迭代算法的有效性。     

基于数据空间自适应与共空间模式的脑电情感分类

为缓解日间脑电信号波动和差异导致情感分类性能下降的问题,在数据空间自适应(DSA)与共空间模式(CSP)迭代的基础上,提出一种用于脑电情感分类的特征提取算法。针对12个受试者连续5 d的情感脑电信号,采用DSA算法对脑电信号进行空间线性变换,再使用CSP将脑电信号变换到最优子空间,提取日间差异最小且类间差异最大的脑电功率谱密度特征及微分偏侧与差异因果特征。实验结果表明,该算法能提高脑电信号情感分类的准确率和稳定性。