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1.
变信赖域序列凸规划RLV再入轨迹在线重构   总被引:4,自引:1,他引:3  
针对可重复使用运载器(RLV)的再入轨迹重构问题,提出一种基于变信赖域序列凸规划的RLV再入轨迹快速求解方法. 首先,通过离散化及对非凸约束的线性化处理,将RLV的非凸轨迹优化问题转换为凸优化问题,然后通过序列凸规划方法对凸优化问题进行求解. 在序列凸规划求解过程的初始迭代中,采用预测校正算法对初值猜测轨迹进行设计,确定轨迹求解的终端时间;在后续迭代过程中,设计基于优化性能指标的信赖域更新策略,提升算法的收敛性能. 在轨迹快速求解方法的基础上,考虑RLV再入过程中可能发生的突发事件,如实际轨迹大幅度偏离参考轨迹或目标点变更,基于变化的初值约束及终端约束在线重构轨迹,并结合重构轨迹和LQR(Linear quadratic regulator)方法设计再入制导律实现对重构轨迹的有效跟踪. 最后,将此设计方法与Gauss伪谱法及传统序列凸规划算法进行仿真对比验证. 仿真结果表明:变信赖域序列凸规划方法相较于伪谱法和传统的序列凸规划方法在轨迹求解实时性及收敛性方面有较大的提升,具备应用于轨迹在线重构的能力,此外,所提出的轨迹在线重构方法具备良好的鲁棒性以及抗扰性.  相似文献   
2.
本文针对在流程工业自动化系统中大量使用的电动执行器,结合热工系统的应用背景,提出了一种基于数据驱动的电动执行器故障诊断方法.该故障诊断方法包括特征提取和故障识别两部分:采用主成分分析法提取故障特征信号;采用基于支持向量机的方法进行故障识别.构造多类支持向量机分类器,建立了电动执行器多故障诊断模型.仿真实验研究证明了该诊断方法的可行性和有效性.  相似文献   
3.
电梯群控系统中智能控制方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
宗群  曲照伟 《电气传动》1998,28(3):25-28,34
本文简介了专家系统,模糊控制及神经网络控制在电梯群控系统中的应用,重点介绍了基于模糊神经网络的智能控制方法,并将这种方法应用到电梯群控系统中的大楼交通模式识别,以及在不同交通模式下的派梯控制。  相似文献   
4.
基于拟连续高阶滑模的高超声速飞行器再入姿态控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
考虑模型参数不确定和外界干扰对再入制导控制性能的影响,基于拟连续高阶滑模控制策略对高超声速飞行器的再入制导控制问题进行了研究.首先,给出再入制导指令的设计过程.其次,基于再入飞行特性对模型进行简化,获得面向控制的姿态模型,在此基础上,通过引入新的控制变量,设计解耦滑模面,实现姿态间的解耦.再次,为了削弱控制抖振,通过引入虚拟控制,对系统进行增广,基于齐次性理论设计拟连续三阶滑模再入姿态控制器,确保系统在有限时间实现对制导指令的稳定跟踪.最后,六自由度再入飞行器的制导控制一体化仿真结果表明,本研究给出的控制策略在不影响系统鲁棒性的同时,能够实现对标称轨迹和再入姿态的综合控制.  相似文献   
5.
基于故障树分析法的电梯远程监控系统故障诊断   总被引:2,自引:0,他引:2  
介绍了一种基于故障树模型的分析方法。并将该模型应用于电梯远程监控系统的故障诊断。阐述了该模型的基本原理及电梯故障树的建立,最后给出了诊断算法的流程图。这种基于故障树模型的电梯故障诊断方法具有简单、直观、条理清楚的特点,具有良好的应用前景。  相似文献   
6.
随着城市高层商用大楼和住宅小区的增加,作为垂直运输重要工具的电梯得到了越来越广泛的应用。电梯产品主要用于载人,其可靠性直接关系到人的生命。因此要求可靠运行性能高,功能完备,尤其故障的诊断和维修服务能力更要达到较高水平。本文设计了一种基于Browse/Server结构的电梯维修服务管理系统,陈述了基于B/S的系统结构及优点,并研究了运用神经网络进行电梯故障诊断的原理以及实现技术,最后陈述了实际系统的实现。  相似文献   
7.
将数据融合技术引入电梯群控系统中,建立了基于数据融合技术的模糊联结聚合神经网络模型,对影响电梯调度的各因素进行充分有效的数据处理后,得到的电梯控制参数作为电梯调度单元的输入.应用实例表明了该方法是方便且有效的.  相似文献   
8.
一种可调优先权的多目标派梯方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
为实时跟踪电梯群控系统层间交通模式下的交通流变化特性以及用户需求变化多样化,提出一种基于模糊调整算法的可调优先权的多目标派梯方法,并通过仿真试验表明这种权值调节方法能够在交通流及用户要求变化时动态地优化系统的整体性能,并改善各特殊楼层的服务质量。  相似文献   
9.
STD工业控制机在电梯控制系统中的应用   总被引:3,自引:1,他引:3  
介绍了采用STD总线工业控制机实现的电梯控制系统的系统构成,控制功能,硬件组成及软件设计。  相似文献   
10.
随着人工智能与脑科学等前沿技术的迅速发展,无人系统智能化研究正逐渐成为当今世界强国重点关注的战略发展方向,研究与之相关的科学问题具有前瞻性、战略性和带动性.文章首先分析了无人系统的发展需求,提出了面向需求的若干关键问题,包括复杂环境与态势信息的感知与认知问题、整体效能最优的分布式任务决策问题、面向任务需求的路径实时规划问题、考虑高不确定环境的自学习控制问题、应对非预期情况的故障诊断及容错问题以及基于人机接口的人机交互问题;随后,系统阐述了类脑智能技术在解决这些问题上的国内外研究现状;最后,论述了无人系统类脑智能化发展中依然存在的问题及未来发展趋势.  相似文献   
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