结合模糊自整定的机械臂鲁棒PD控制器研究
针对多自由度机械臂控制系统存在的高度非线性、强时变性、强耦合性等问题,提出了一种基于模糊自整定的鲁棒PD控制策略,引入模糊控制器替代传统PD控制的参数整定过程,实现PD参数的在线自调整功能,并设计鲁棒自适应补偿器,将鲁棒算法和自适应算法相结合以补偿系统的不确定性。引入Lyapunov函数验证了控制系统的稳定性,并通过Matlab环境下的Simulink仿真研究,验证了此控制策略的轨迹跟踪误差收敛速度较快,提高了系统的鲁棒性和学习能力,具备应用在复杂的机械臂控制系统的可行性。
基于图和规则的机匣加工特征识别方法研究
由于机匣加工特征多、类型复杂,目前主要采用手动式、交互式等加工特征识别方法来实现机匣工艺设计过程中的特征提取,但是这些方法操作繁琐,智能化程度不高,导致工艺设计周期长。为了提升机匣加工特征识别效率,实现特征识别自动化,提出了一种基于图和规则加工特征自动识别方法。首先,根据机匣几何结构复杂程度,对机匣加工特征进行了归类。然后采用边界表示法表征机匣三维模型,定义了面属性、边属性、角度属性及面与面之间的拓扑关系码,提出了基于加权属性邻接矩阵的机匣三维模型的数据结构,通过对加权属性邻接矩阵的遍历和行列运算,建立了机匣加工特征的识别和抑制规则,构建了特征识别和抑制算法,并与预定义规则库进行匹配。最后在MATLAB平台上搭建了特征识别的仿真环境,选择了三个典型机匣案例,测试了机匣加工特征识别效果。...
基于Donnell-Mushtari理论的燃烧室机匣模态特性研究
基于经典的Donnell-Mushtari薄壳理论公式,推导了航空发动机燃烧室机匣在一定边界条件下的固有频率计算公式。利用多组波数建立了固有频率随周向波数n的变化规律。最后搭建了物理实验平台,将理论解与实验测试进行了对比分析,误差在10%左右。结果验证了理论计算方法的有效性,为后期燃烧室机匣减振工艺及工装设计提供了理论计算依据。
云制造环境下3D打印服务组合优化研究
3D打印技术融合云制造模式形成的3D打印云服务具备低成本、跨区域、协同化的特点,可满足用户日益增长的个性化定制的需求。为解决3D打印云服务的合理分配问题和保障3D打印云平台高效运行,以时间和成本为优化目标,构建5约束优化模型,提出一种引入全局最优解信息的人工蜂群算法。通过仿真实验对算法性能、优化目标的选取进行分析,结果表明,改进的算法比对比算法具有更好的收敛性和稳定性,且与优化模型高度适配。
45#环锻件调质后UT探伤底波异常衰减分析
45^(#)属于中碳钢,由于其具有较好的淬硬性、塑性和综合力学性能,同时价格低廉,易于切削,常作为齿轮、滚圈、轴类和一些结构件的首选材料,被广泛应用于矿山机械、船舶、液压设备、建筑行业等领域。45^(#)环锻件制作的齿圈,由于其工况常受交变载荷和高速转动,其使用寿命与强度和疲劳性能紧密相关,各行业对齿圈锻件探伤要求都很高。
基于功能磁共振成像仪测谎的人脑功能定位研究
阐述基于功能磁共振成像仪测谎的人脑功能定位研究,简介原理,详述实验设计,例析典型谎、实图像,初步发现说谎认知心理的脑功能定位在颞区及其深部.
高精度数控机床直线电机的改进型自抗扰控制研究
针对高精度数控机床伺服系统中,直线电机对扰动量高度敏感而影响系统稳态特性和控制精度的问题,提出了一种改进型永磁同步直线电机(PMLSM)自抗扰控制(ADRC)策略。将新型非线性函数引入扩张状态观测器,克服了传统型ADRC扩张状态观测器中非线性函数的不平滑性,并对系统总扰动进行了估算,并给予实时动态补偿;采用比例微分器代替非线性反馈控制规律,降低了系统参数调节的难度;利用Matlab对基于改进型ADRC控制策略的PMLSM调速控制系统进行了仿真,针对系统的空载启动响应特性和突加负载扰动对系统稳态性能的影响进行了测试。研究结果表明:与传统型ADRC控制策略相比,改进型ADRC控制策略具有更好的负载扰动抑制力和更小的超调量;系统控制精度得到提升。
“项目教学法”在《液压传动与控制》课程中的探索与应用
从《液压传动与控制》教学改革出发,对项目教学法的理论进行探讨,研究了项目教学法在《液压传动与控制》课程中的应用,详细阐述了《液压传动与控制》中的项目设计特点、实施过程和具体实践,并对教学改革的结果进行了科学分析。
基于Si4432A的无线射频收发系统设计
设计一种由C8051F930单片机和无线收发芯片Si4432组成的无线射频收发系统;介绍了系统结构、硬件设计原理,以及无线接收/发送程序流程;并给出了进行PCB设计时的注意事项。实验表明,该系统具有尺寸小、成本低、功耗低的特点,能以较高质量在1300~1500m范围内进行信号的无线传输。
基于小波包分析的滚珠丝杠状态监测
为了研究丝杠在不同寿命下的运行状态,准确判断出丝杠的性能退化程度,提出了一种基于小波包分析的丝杠运行状态监测方法。以丝杠性能退化试验平台为研究对象,安装三向加速度传感器,来采集丝杠的振动信号。通过对振动信号的进行小波包变换,采用能量谱筛选出包含丝杠状态信息的频率带,再从这些频率带中通过时域、频域分析的方法提取出敏感特征,最后运用机器学习的方法对特征进行分类,以达到监测丝杠运行状态的目的。试验结果表明通过该方法可以有效监测丝杠状态,平均识别准确率达到了95%以上。












