优化的粒子群算法在低速永磁直线电机中的应用

系统采用群智能算法对一台功率7.5 kW,效率在75%以上,功率因数在0.8以上的永磁低速直线电机进行了优化改良设计,并对设计结果进行了ANSYS仿真分析,从仿真结果中可以看出提高永磁低速直线电机的性价比,改善电机的电磁性能。     

神经网络控制在工业机械臂的应用

工业机械臂控制系统具有多样化和非线性,难以利用传统的控制形式完成。本文提出一种基于神经网络的机械臂自适应参考模型控制方案。经验证,此控制方案工业机械臂系统能适应由模型不确定性和外界干扰所产生的未知变化。     

《变频器应用技术》课程教学改革

课程建设是学校办学水平的重要标志,高职院校如何改革课程建设,形成自己的办学特色,是各高职院校提升内涵的重点所在。变频器控制技术推行校企合作的工学交替课程教学模式;实施“教、学、做”一体化教学;课程学习与职业资格认证相结合;课程内容与岗位需要相一致。改革后,大大提高了学生的技能水平和学习积极性。     

不稳定串级时滞过程的改进型内模控制

针对不稳定串级时滞过程,提出了改进型内模控制(IMC)方法。控制系统副回路采用改进的内反馈控制结构,能够有效去除副控制器对主回路的影响,从而简化主控制器的设计。主回路采用改进的内模控制结构,在反馈通道增加干扰抑制控制器,使主电路的跟踪特性和干扰抑制特性实现解耦,通过对控制器进行设计,能有效地抑制被控过程参数的变化和干扰对系统性能的影响。     

一种新型交流伺服控制系统试验研究

介绍一种基于FPGA的嵌入式处理器NiosⅡ软核的永磁同步电动机交流伺服系统.针对伺服驱动系统高速度、高精度的要求,传统控制方法很难对其实施有效控制.介绍一种自适应控制策略.控制器利用径向基神经网络(RBFNN)调节,实现了系统的自适应控制.RBFNN的结构和初始参数通过混合递阶遗传算法离线训练获得.实验结果证明,控制系统具有较高的控制精度和较好的稳定性.     

基于遗传神经网络的伺服电机转速控制

针对交流伺服控制的高速度和高精度,传统控制方法很难对其实施有效控制,给出一种基于遗传神经网络的控制策略。神经网络的结构和初始权值运用递阶遗传算法离线优化,并对电机参数进行实时辨识,通过辨识结果计算控制量,对电机进行实时控制。实验结果证明,该控制系统具有较高的控制精度和稳定性。     

基于μC/OS-Ⅱ的工业机器人控制器

通过SOPC Builder构造出来的Nios Ⅱ微处理软核及外围设备作为工业机器人控制器硬件平台在其上进行嵌入式操作系统μC/OS-Ⅱ的移植构成一个基础平台,以嵌入式系统的任务设计概念改变传统设计的前后台控制方式,通过多任务划分将整个系统的任务分为多个按优先级调度任务,完成机器人不同的操作任务.从而改善了传统机器人系统软件单任务顺序机制,系统安全性、实时性都得到了显著的提高.     

精馏塔时滞过程的分数阶PIλDμ控制器设计

本文针对精馏塔不稳定时滞过程,提出一种基于设定值加权的分数阶PIλDμ控制器设计方法.首先采用比例环节构成内环反馈镇定不稳定时滞过程,然后基于等效的过程模型,依据设定值加权方法设计分数阶PIλDμ控制器,并进行了控制器参数整定.仿真结果表明:分数阶PIλDμ控制器可以使精馏塔不稳定时滞过程系统获得良好的动态响应特性,干扰抑制特性以及克服系统参数变化的鲁棒性.     

EWB在电工电子教学中的应用

EWB是一种交互式的、可视化的电路仿真软件.在电工电子课堂教学中合理地运用EWB,不仅可在提高实验设备水平的同时降低更新实验设备所需的投资,可以使抽象、乏味的理论教学变得直观、生动,改善课堂教学效果,而且能提高实验效率、使学生将更多精力集中于对实验的研究与分析,为提高学生综合运用知识能力创造了良好的实践条件.根据教学实践,介绍了EWB在电工电子理论教学中的应用方法和一些实例.     

基于多层极限学习机的电能质量扰动多标签分类算法

电力系统中电能质量扰动分类特征选择标准不统一、泛化能力差、分类效果与分类效率有待提高。为了解决这些问题,一方面,引入多层极限学习机自编码器,优化输入权重,完成电能质量扰动信号的特征提取。另一方面,引入多标签排位分类算法,充分考虑各标签之间的相关性,完成电能质量扰动的分类。基于两种算法,设计出基于多层极限学习机的多标签分类模型,并得到多层极限学习机的最优网络结构和多标签分类的最佳分类阈值。实验结果表明,所提方法适用于电能质量单一扰动和复合扰动的分类,改善了分类效果和分类效率,具有较高的分类精度、良好的抗噪能力和泛化能力。