模糊分数阶滑模控制的BLDCM控制系统

针对整数阶滑模控制在无刷直流电机系统中容易引起的抖振现象,以及无刷直流电机系统的非线性、实时性,设计一种模糊分数阶滑模控制器。在整数阶滑模控制器的基础上,在滑模切换函数中加入分数阶微积分算子,结合系统二阶状态方程和指数趋近律,设计了分数阶滑模控制器,并且通过Lyapunov稳定性原理和分数阶微积分理论证明了系统的稳定性。仿真及试验的结果表明,对比传统的整数阶滑模控制,所提方法可以有效减弱无刷直流电机系统的抖振,具有更好的动静态控制性能。     

动力电池综合参数自动分选成组技术

目前在电池分选及成组过程中,大多数企业还不能完全实现自动化,需要靠人工辅助完成整个作业,因此本文提出采用基于改进的模糊聚类算法,利用电池自动检测平台并结合尺寸链优化技术,实现电池分选成组的自动化.首先,利用自动检测平台获取动力电池性能参数.然后,使用智能算法对电池进行首次分选.最终,对首次分选后的电池利用尺寸链优化技术实现电池成组.实验表明,此方案可以在动态流水线上自动完成电池的分选和成组,不仅保证了电池的电性能和几何性能,而且减少了工人作业时间,提高了企业的生产效率,满足企业的需求.     

灰狼算法优化支持向量机在风力机齿轮箱故障诊断中的应用

针对风力机齿轮箱振动信号非线性和非平稳性的特征,提出基于模糊熵(Fuzzy Entropy,FE)和灰狼算法优化(Grey Wolf Optimizer,GWO)的支持向量机(GWO Support Vector Machine,GWO-SVM)的故障诊断方法.通过集合经验模态分解算法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)对振动信号进行分解得到若干本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量;求取各状态IMF分量的模糊熵并构建特征向量;将各特征向量输入GWO-SVM模型进行故障识别及分类.结果 表明:齿轮箱振动信号不同状态下的模糊熵有一定区分度,通过GWO-SVM能对其进行精确识别和分类,且GWO-SVM相对于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)SVM模型和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化SVM模型具有更短的运行时间和更高准确率,平均准确率高达92.5％.     

掘进机推进系统不同电液控制方式的研究

采用AMEsim建立了掘进机液压推进系统的仿真模型,并依据实际使用的数据对液压系统进行相应的元件选型及赋值,在相同的干扰信号的作用下,采用AMEsim对所建立的液压推进系统模型进行普通PID控制和模糊PID控制仿真分析.结果表明,模糊PID控制方式的调节效果要明显地好于普通的PID控制方式,具有较高的响应速度,产生较小的波动,可以在掘进机上广泛使用,提高掘进机的工作效率.     

基于BIM技术的输变电三维数字化模拟仿真分析

本文研究一种基于BIM技术的输变电三维数字化模拟仿真系统。基于系统运行调度BIM系统的需求,通过将输电系统设计、建设过程的BIM系统直接进行开发,且综合调用LINUX系统下的BIM、CAM、Java、MySQL、Python、php、H5等开发工具,实现以小波分析和傅里叶分析为前期数据治理过程,以模糊神经元网络为核心数据仿真分析过程的输变电三维仿真系统。通过对该系统进行运行分析,发现:一方面可以生成更贴近真实条件的波形数据,一方面可以对故障仿真实现与理论推算100%相符的仿真结果和对运行仿真与理论推算90%以上相符的仿真结果。该系统将有效提升智能输电的智能化水平,对输电工程的智慧化过程有积极意义。     

基于混沌粒子群算法的医学图像增强

经典的模糊增强算法在应用于医学图像时,由于在采集或者传输图像时,外部的干扰较多,图像较大几率会不够清晰,该算法的的控制参数是由手动调整控制的,效率和增强效果较差,无法达到最优。由于粒子群算法存在调整参数少,全局寻优的能力,本文将混沌粒子群算法和模糊增强算法结合,运用混沌粒子群算法对模糊增强的增强参数进行优化,仿真实验证实,对于优化后的混沌粒子群算法,可以使模糊的医学图像的清晰率提高95%以上,同时可以突出某些特征,有效地改善了医学图像的视觉效果。     

模糊环境下汽车故障模式风险水平综合评价方法

针对车辆故障模式风险评价,提出了一种新的模糊综合评价方法,即先利用基于维修数据的失效模式与效果分析(FMEA)筛选出关键故障模式进行进一步研究,再分别采用模糊层次分析法(AHP)与模糊扩展全乘比例多目标优化(MULTIMOORA)计算风险评价因素与故障模式的权重,通过计算车辆故障模式的最终权重得到故障模式进行风险排序.同时利用逻辑语言表征评审专家的评估信息并将其转化为三角模糊数,实现了客观维修数据与专家经验判断的有机结合.利用本文提出的新评价方法对现代一款轻型客车进行故障模式风险评估与排序,进行灵敏度分析验证此方法的有效性.     

一种面向订单剩余完工时间预测的SOM-FWFCM特征选择算法#br#

准确的订单剩余完工时间预测有助于动态调整生产计划、优化制造过程,以满足订单产品按时交付的需求。订单剩余完工时间受到车间物料、设备、在制品等各类生产要素的综合影响,相关数据具有典型的大量、多维、高冗余的特点,有效的特征选择能够获得更高的预测精度。在构建候选特征集的基础上,提出了一种基于自组织映射（SOM）网络特征加权模糊C均值（FWFCM）的特征选择算法。通过构建SOM网络初始化FWFCM的聚类中心,减少后者对初始聚类中心的依赖;基于互信息计算特征权重,实现导向性特征聚类,根据聚类结果选择特征代表,构成高质量关键特征子集。以某机加工车间的生产数据为例,通过与其他4种特征选择算法的对比分析,验证了所提算法的有效性。     

云制造模式下差异化产品多时序生产优化

为解决云制造模式下企业服务能力有限性及客户需求不确定性问题,深入分析云制造企业群多时序生产服务模式,基于服务时间、成本和质量构建差异化产品生产优化模型,结合客户需求的偏好性与模糊性,引入三角模糊及广义诱导有序加权平均算子针对客户模糊需求给出区间型组合供应算法,确定协同制造企业群的最优组合.以包含4类差异制造需求的产品为例,进行MATLAB仿真实验,验证了所提模型与算法的有效性与可行性.结果表明,差异化产品增强了云制造服务流程的复杂性,多时序生产可较好地分解与重组制造任务,嵌入客户模糊化需求,从而提高云制造服务平台的运作效率及应用效果.     

基于LuGre模型的二自由度摆头摩擦补偿

混联机床中二自由度摆头存在的非线性摩擦力矩严重影响加工精度.LuGre模型具有非线性摩擦描述能力,但模型复杂,参数辨识难度较大.本文提出一种改进型量子遗传算法可取得比传统遗传算法更高的辨识精度,并设计了基于模型的前馈补偿策略.为解决不确定因素导致的参数波动,将LuGre前馈补偿和模糊PID相结合,提高了补偿器的鲁棒性.数值仿真和加工试验验证了本文提出的混合摩擦补偿策略可有效降低跟随误差,提高数控系统的控制精度.