改进的RBF神经网络PID算法在电磁振机中的应用

目的为了减少实际工作生产环境对智能组合秤称量精度的影响,增加电磁振动系统对环境的抗干扰性能。方法用RBF神经网络PID算法改进组合秤中的电磁振动系统,并在基础的RBF神经网络PID控制算法上引入动量因子的平方,减少拟合误差和参数调节过程中的震荡现象。结果与基础的RBF神经网络PID控制算法相比,改进后算法的收敛速度更快,拟合精确度更好;当仿真长度增加时,依然可以很好地逼近目标函数。结论改进后的算法使电磁振机的振幅和振动频率更加稳定,可以减少环境中噪音对其的干扰。     

摩擦提升系统钢丝绳横向动力学分析

将平衡钢丝绳质量等效在提升容器上,利用Hamilton方程建立塔式多绳摩擦提升系统变长度提升钢丝绳横向振动动力学模型。用修正Galerkin方法将无限维偏微分振动控制方程离散有限维常微分方程。以某矿副立井提升系统运行状态曲线为运动参数输入,仿真分析不同运行阶段提升钢丝绳横向振动规律及刚度、阻尼对横向振动影响。结果表明,在外界干扰激励作用下提升的上行阶段振动更剧烈;增大弹簧刚度、集中阻尼及分布阻尼均可减小钢丝绳横向振幅。     

双异步电机驱动双质体振动系统同步滑模控制

针对2个异步电机安装在2个不同质体上的振动系统在部分参数条件下不能同步运转或同步相位差不满足设计要求的问题，提出采用主从控制结构和滑模控制算法对异步电机进行矢量控制，以使振动系统实现0或π相位差的同步运转。首先，基于拉格朗日方程建立了振动系统的运动微分方程，并推导了其固有频率的表达式。然后，设计了振动系统异步电机的控制器，并分别证明了其稳定性。最后，在MATLAB/Simulink环境中建立了振动系统的机电-控制仿真模型，开展了自同步和控制同步仿真并进行了对比。结果表明：所设计的控制器可使振动系统实现0或π相位差的同步运转。研究结果可为双异步电机驱动双质体振动系统的研制提供参考。     

一类非线性振动自适应控制的神经网络方法

针对一类非线性振动系统，本文详细阐述了非线性振动自适应控制的神经网络方法。首先提出一类非线性系统的控制模型与自适应控制策略；然后介绍了神经网络控制器的模型，进而导出了基于神经网络的振动自适应控制算法，数字仿真结果表明了这种方法的有效性。     

汽车发动机悬置系统的严格解耦与优化设计研究

目前汽车发动机动力总成悬置系统设计的主要任务是选择悬置元件的刚度、位置和角度,使悬置系统自由振动模态频率避开发动机怠速激励力频率与车身自振频率,并尽量提高各模态振型的解耦程度,从而提高悬置系统隔振效果。悬置系统按预定频率严格解耦设计是使设计出的悬置系统模态频率完全等于按汽车设计频率规划预定的频率,并使各模态的振型严格解耦,即各向振动能量的解耦度等于1。该文从悬置系统的自由振动方程出发给出了对悬置系统按预定频率严格解耦设计的方程组,利用广义逆矩阵的理论讨论该方程组解的性质,并用广义逆矩阵的方法给出该方程组的求解方法,从而提供比当前的悬置系统模态优化设计更为简便高效的优化设计方法。相应的算例验证了该文提出的按预定频率严格解耦设计方程和求解方法的正确性。     

结构非线性振动的自适应模糊滑模控制

结构在强震作用下将不可避免地进入塑性阶段,表现出非线性行为,而总体上说,结构非线性振动还没有系统、有效的控制方法.本文主要研究了结构非线性振动的自适应模糊滑模控制算法,用模糊系统来自适应地逼近非线性系统以实现滑模控制力,同时采用模糊系统消除滑模控制所带来的抖振现象,并给出了模糊滑模控制器和自适应律的设计.仿真模型采用3层和20层的Benchmark非线性结构模型,每层均设置一个采用自适应模糊滑模控制算法的控制装置,计算出其在地震输入下的结构响应,然后对仿真结果进行了分析.仿真结果表明,自适应模糊滑模控制算法能够充分发挥自适应模糊控制和滑模控制的优点,较好地实现对结构在地震作用下非线性振动的控制,并得到令人满意的结果.     

浅析如何提升企业执行力

执行力，就是贯彻战略意图，完成预定目标的操作能力。没有执行力，再好的战略和决策都实现不了。本文针对执行力差的原因，简单的分析了如何提升企业的执行力。     

基于ARM9的自动称量提升系统的研制

本文设计了一种可自动称量的煤矿井下提升系统，采用ARM嵌入式技术实现系统的智能检测与自动控制，并在Labview的开发环境下设计了一种智能监测系统，实现对系统的实时监测，人机操作界面友好，可以很好的实现提升系统的实时性、稳定性、可靠性。     

变长度柔性提升系统纵向-横向受迫耦合振动分析

以任意变长度柔性提升系统的纵向-横向耦合振动为研究对象,采用Hamilton原理建立了在受到外界横向激励情况下柔性部件的振动和振动能量的偏微分方程,并使用Galerkin方法对运动方程进行离散化求解。最后,以电梯悬挂提升系统为例对所建模型进行验算。数值结果表明:高速电梯系统在受到一定的横向扰动(激励)时,柔性部件在以横向振动为主的耦合振动状态下运动,并且在上行阶段存在一定的不稳定区域。这一现象与实际当中的发现所一致。     

提升小波包变换技术在工程爆破远程测振系统中的应用研究

为适应工程爆破精细化、数字化要求,建立了具有完善信号采集功能的工程爆破远程测振系统。为提升该系统对爆破振动实测数据的信号分析能力引入了提升小波包变换技术。在算法基本原理的基础上,通过算法复杂度分析表明其相对传统小波算法运算速度提高约100%,运算速度快。通过提升小波包算法在爆破振动实测信号能量、时频特征提取中的应用研究表明,基于插值细分的提升小波SGW(6,6)占用资源少、分析精度高,能够满足数字爆破测振及高精度信号分析的需求。     

基于粒子滤波的多模态振动信号在线跟踪

针对多模态振动信号的在线监测和跟踪,提出基于随机子空间（SSI）和粒子滤波（PF）算法的仿真振动信号在线监测和跟踪方法。通过SSI算法提取得到振动系统的模态主频和阻尼比,根据振动系统模型模态主频和阻尼比的计算公式,得到系统的状态矩阵和输出矩阵。将计算所得状态矩阵和输出矩阵代入状态方程,利用PF算法进行信号的在线监测和跟踪,实现信号的降噪处理和预测分析。对于大型机械、桥梁等建筑物,对其进行在线监测保障其正常营运对社会经济发展具有深远影响。文中利用SSI算法提取系统的模态参数,进一步构建振动系统的状态矩阵和输出矩阵,并利用PF算法进行信号滤波抑噪和预测,在此基础上可以对结构状态实施在线监测及预警控制,实际大桥斜拉索振动信号测试也表明本文算法可以提供稳定可靠的信号跟踪与预测技术。     

基于预测函数控制算法的柔性结构振动抑制研究

将系统离散化的状态空间方程作为预测模型,设计基于预测函数控制算法的柔性悬臂梁振动控制系统。预测函数控制算法减小系统的在线计算量,提高系统的实时响应能力。使用Matlab对振动控制系统进行仿真,结果表明该算法能够很好地抑制柔性悬臂梁的振动。     

基于分段PD控制的振动基弹药传输机械臂轨迹跟踪控制

针对一种新型带振动底座的弹药传输机械臂的轨迹跟踪控制问题,设计一种鲁棒控制器。阐明了弹药传输机械臂的工作原理以及三维模型,利用第二类拉格朗日方法建立了弹药传输机械臂动力学模型。在控制力范数有界的假设下,基于分段线性控制算法以及计算力矩法,设计了反馈控制器。控制律表现为增益可变的比例微分控制,在动态过程中,控制器增益根据系统当时状态偏差以阶跃方式按设定规律作相应改变,当系统接近或达到终端状态时,控制器的增益趋于动态平衡状态。控制力输入总是满足给定的约束条件。采用龙格库塔法在MATLAB环境下进行数值仿真。结果表明,该控制器能很好地抑制基座的振动以及载荷不确定性带来的影响,满足自动装弹机的精确快速轨迹跟踪控制,具有良好的鲁棒性。     

基于模糊自整定PID算法的压电柔性机械臂振动控制研究

柔性臂运行过程中的振动降低了其定位和操作精度,不同控制算法时的柔性臂抑振效果也不相同。针对刚-柔-电耦合的双连杆压电柔性机械臂,提出基于模糊自整定PID算法的柔性臂振动主动控制方法。利用MATLAB软件中的模糊工具箱,建立有效的模糊规则,实现了PID参数在线自整定模糊控制系统的设计与仿真。与常规PID控制算法相比较,仿真及实验结果表明:两种算法均能抑制柔性机械臂的振动,但模糊自整定PID控制器具有响应快、鲁棒性好、调整方便等优点,并更好地改善了控制系统的动态性能。     

半主动控制电流变液压悬置隔振性能仿真研究

对半主动控制式电流变液压悬置的结构及工作原理进行了描述,考虑阻尼通道及电流变液的特性,建立了该悬置的动力学仿真模型.选择模糊控制作为控制算法,通过仿真计算研究了该悬置的隔振性能.利用ADAMS软件,建立了汽车动力总成悬置系统的六自由度动力学模型,对采用半主动控制式电流变液悬置的动力总成系统进行了仿真研究,并将其结果与采用被动悬置的动力总成系统的振动特性进行了比较分析.研究结果表明:施加控制之后,动力总成的振动将大为降低,这说明采用半主动控制式电流变液压悬置能很好地改善悬置的隔振性能.     

增量式PID神经网络控制器和仿真

针对三档阻尼可控减振器的特点,利用神经网络理论,设计一种基于M×Q×3结构BP神经网络的PID 神经网络控制器。该控制器可根据被控系统的运行状态,通过神经网络的自学习、加权系数调整,使神经网络输出PID控制器参数,从而达到较好的控制效果。对被动悬架与可控悬架系统进行三种典型工况的仿真分析,验证本文所提控制算法的有效性。     

基于模型实时辨识自适应控制算法的时变机械系统振动主动控制

参数时变的现象广泛存在于机械系统。如果系统参数随着时间而发生较大变化,振动主动控制方案就需要考虑时变参数对控制算法的影响。针对动力学特性变化较大的时变机械系统振动,提出一种模型实时辨识自适应控制算法,该算法将传统的滤波自适应算法与递归预测误差方法相结合,利用改变梯度的递归预测误差方法实时估计控制通道模型。建立弹簧质量支承的非均匀截面杆纵向振动时域模型,模型中随时间而变化的弹簧刚度导致模型动力学特性发生较大变化。用模型实时辨识自适应控制算法对建立的杆模型进行振动控制数值仿真,仿真结果表明,所提出的控制算法能有效抑制时变系统的窄带和宽带振动。相对于现有的方法,该控制算法能实现更好的控制性能。最后,将所提出的控制算法应用到时变的摇摆系统振动控制,实验结果验证了所提出控制算法的可行性和有效性。     

具有非线性刚度动力吸振器的隔振系统半主动控制

研究带有非线性刚度吸振器的隔振系统振动稳态响应的半主动控制。动力吸振器和隔振系统（主系统）的刚度均为Duffing类型的非线性刚度。对吸振器的阻尼采用了两种半主动控制策略以减少主系统的振动，并讨论了吸振器刚度的非线性程度，吸振器质量与主系统质量之比及主系统刚度的非线性程度对主系统稳态响应的影响。数值分析结果表明，采用适当的系统参数和控制策略可以有效地改善主系统的稳态响应。     

基于随机游走和输入估计方法的振动主动控制研究

摘要:为了研究未知外扰作用下动力学系统的振动主动控制问题,结合Kalman滤波和LQG(linear quadratic Gaussian)控制方法,提出了基于随机游走和输入估计的振动主动控制方法。为尽量获取未知外扰信息,首先采用随机游走模型构建求知外扰信号的离散递推形式,并将其作为辅助状态引进受控系统的状态方程。然后,借助具有信号识别和跟踪能力Kalman滤波原理,对含有辅助状态的系统进行状态估计,从而得到未知外扰的估计值．根据系统已知测量输出、未知状态及外扰的估计值构造系统目标函数,采用ＬＱＧ方法求解系统最优控制输入。最后针对sdof模型进行数值仿真。结果表明受控系统在非随机和随机外激励下都具有良好的控制效果,且控制精度优于传统ＬＱＧ方法     

基于保性能自适应RBF神经网络的MR半主动非线性鲁棒分散控制

该文针对模型参数不确定的非线性结构半主动分散控制问题进行研究。首先,采用退化Bouc-Wen滞回模型模拟层间恢复力,并考虑模型参数(质量、刚度和阻尼)不确定及子系统间的耦合项,建立了子控制系统误差状态方程;在此基础上,设计了由保性能控制项和自适应逼近控制项构成的子控制器,其中,保性能控制项通过求解转化为线性矩阵不等式的保性能控制问题得到,逼近控制项通过RBF神经网络自适应控制律确定,同时利用Lyapunov稳定性理论对其稳定性及权值有界性进行证明;从而建立了适用于不确定结构非线性振动控制的保性能自适应RBF神经网络鲁棒分散控制(GCARBF)算法。最后,对一8层非线性结构进行MR半主动分散控制设计及0.3 g~0.8 g地震下仿真分析,结果表明了所提算法的有效性与优越性。