自适应神经网络控制在ESA地面实验装置主隔振系统中的应用

将直接自适应神经网络技术应用于ESA地面实验装置主隔振系统,并进行了仿真试验研究。结果表明,将该技术应用于振动主动控制具有一定的可行性,在频率0．1Hz-50Hz范围内,控后隔振平台振动幅值衰减60．74％-99．17％。     

基于分形和神经网络的柴油机振动诊断方法

提出了一种基于分形理论和神经网络技术的柴油机振动诊断方法,首先对柴油机的振动信号进行小波降噪,然后提取相应的不同迭代阶数的广义分形维数,并将其作为RBF神经网络的输人参数,以运行工况作为输出参数训练神经网络模型．训练后的神经网络可以利用测量的振动信号来判断柴油机的故障状况．实验及仿真结果表明：采用的小波降噪技术可以较好地再现振动信号特征,有效提高故障识别率;同时基于分形和神经网络技术的诊断方法在柴油机故障诊断中是有效可行的,对于单个故障的正确识别率达到了100％,具有较高的工程适用性,对其他复杂机械的振动诊断同样具有参考价值．     

基于神经网络的主动隔振器

将神经网络理论、预测理论及最优控制理论引入振动控制工程领域,提出了一种基于ＢＰ网络的主动控制方法．给出了该方法中神经网络的学习算法、模型辨识和预测公式及最优控制指标的选择原则．分析了它在建模和控制方面所具有的特点．经计算机仿真表明,该方法控制效果优于机械隔振和ＰＩＤ主动隔振,是行之有效的     

非线性振动控制的神经网络离散逆系统方法

针对非线性结构振动控制难以用线性控制方法精确控制的情况，提出神经网络离散逆系统方法．建立了结构的离散化模型，再用神经网络将非线性系统通过逆系统变换变为伪线性系统，对该伪线性系统可以用一般线性方法精确控制．该方法将非线性结构控制问题转化成了线性结构控制问题，使问题难度大大减小．对某非线性建筑结构振动作了控制仿真，实现了精确线性化，控制效果曲线与对线性结构控制效果曲线几乎完全吻合．神经网络离散逆系统方法发挥了神经网络和线性控制各自的优点，可用于强非线性结构的振动控制．     

具有径向基网络加速度反馈的磁浮列车悬浮系统滑模控制

为了保证磁浮列车的悬浮稳定性，研究了悬浮系统的主动控制问题。首先，基于磁浮列车单电磁铁最小悬浮单元建立了对应的电流控制数学模型，并结合仿真说明了比例?积分?微分（PID）控制算法对非线性负载等时变干扰非常敏感的问题；然后，提出了一种采用分岔理论稳定性证明的滑模控制方法，并结合径向基函数（RBF）神经网络的参数自调整功能构建了具有振动抑制的悬浮控制模块，有效地抑制了电磁铁振动；最后，通过构造Simulink控制模型并搭建单电磁铁悬浮试验平台进行仿真和试验。结果表明：电磁铁振动对悬浮性能的影响尤为明显，所提出控制算法能够在复杂扰动存在的情况下对电磁铁振动进行有效抑制，并提高悬浮系统的动态性能。     

神经网络在大功率船用柴油机NOx排放预测中应用

通过计算研究，考察了BP神经网络在大功率船用柴油机NOx排放预测上应用的可行性，选用适当的NOx排放模型。将发动机不同工况下的缸内最高爆压pmax，最高燃烧温度Tmax和纯度R作为神经网络的输入数据，并且使用试验数据对神经网络进行了检验，结果表明，BP神经网络可以有效和准确地对大功率船用柴油机NOx的排放进行预测。     

基于复Morlet变换和改进AlexNet神经网络的柴油机气门间隙异常故障诊断方法

针对柴油机缸盖振动信号非线性、非平稳的特点,以及传统故障诊断方法需要先验知识且特征提取费时费力的缺点,提出了一种基于复Morlet变换和改进AlexNet神经网络的柴油机气门间隙异常故障诊断方法。首先通过复Morlet小波将柴油机缸盖振动信号转换为时频图,该变换包含了信号的时频域信息,比单一的时域或频域信号更适合分析柴油机缸盖振动这种非平稳信号;其次将时频图输入至AlexNet神经网络进行特征自动提取并建立故障诊断模型,解决了传统手工提取特征费时费力且需要专家经验的问题;然后通过Batch Normalization和Dropout技术改进网络结构,并优化神经网络超参数以提高模型的准确度和计算效率;最后将本文方法与传统的故障诊断方法应用于柴油机气门间隙异常故障诊断并进行对比,发现其诊断准确率最高,验证了所提方法的优越性。     

R4105柴油机振动的测量与隔振措施分析

建立了R4105柴油机隔振系统的力学模型，并利用实验研究对比的方法，对R4105柴油机振动的传导进行了分析．提出了有效降低柴油机振动的方案，较大幅度降低了R4105柴油机的振动．     

多抽样率分析在柴油机气缸压力神经网络识别中的研究

利用柴油发动机缸盖振动信号识别气缸压力，对于柴油机故障诊断及运行状态监测是一个重要的环节，近年来，此类研究引起了相关学科的极大兴趣。在利用径向基神经网络对柴油机气缸压力的识别中牵涉到在一个周期内的采样点数的不同，极大地影响了在不同转速下识别气缸压力的适应性。因此，提出多抽样率分析，即根据缸盖振动信号的频带宽度，通过对原始信号的插值和抽取改变抽样频率，实现不同抽样点数的神经网络运算。     

轿车车身板件振动自适应主动控制研究与实验

对采用压电陶瓷进行轿车车身板件振动自适应主动控制技术进行了研究和探索，利用LMS自适应滤波方法建立了控制系统的数学模型，并采用基于前馈控制的自适应主动控制算法对轿车的项板振动进行了主动控制试验，取得了明显的减振效果。     

基于单片机的振动主动控制系统的设计

基于智能结构的振动主动控制是目前振动工程领域研究的热点之一,在航空航天领域中有着广阔的应用前景。本文对控制系统的硬件电路及控制算法进行了设计,引用压电变压器减小控制系统体积,利用PWM技术和自适应控制算法达到了振动主动控制的技术要求。     

Application of Artificial Neural Network in Active Vibration Control of Diesel Engine

Artificial Neural Network （ANN） is applied to diesel two-stage vibration isolating system and an AVC （Active Vibration Control） system is developed. Beth identifier and controller are constructed by three-layer BP neural network. Besides computer simulation, experiment research is carried out on both analog bench and diesel bench. The results of simulation and experiment show a diminished response of vibration.     

Improved Fx-VSSLMS algorithm for active vibration control of smart cantilever beam

Filtered-x least mean square(Fx-LMS) algorithm is popular in many adaptive processes. As its contradiction between convergence speed and stead-state error, the improvements of Fx-LMS algorithm with variable step size(VSS) have been developed. To strengthen the robustness of variable step size least mean square(VSSLMS) algorithms to noise disturbance in active vibration control(AVC) application, nine VSSLMS algorithms are introduced in detail. Then an improved VSSLMS algorithm is proposed for better performance. At last, the performance of these VSSLMS algorithms are compared in AVC experimental system with different noise level. The experimental results verifies the effectiveness and robustness of the proposed VSSLMS algorithm in AVC application.     

Integrated Passive and Active Vibration Control of Ultra-precision Lathe

In ultra-precision cutting process, vibration is one of the key factors affecting the machining quality. In this paper, the damping methods of HCM-I Ultra-precision Lathe are discussed in both complete machine and slide. It is pointed out that integrated passive and active vibration control (IPAVC) by combining passive vibration control (PVC) and active vibration control (AVC) can not only eliminate high frequency vibration but also improve the damping effect to low frequency vibration. Experiment results show the effectiveness of the integrated passive and active vibration control.     

Integrated Passive and Active Vibration Control of Ultra-precision Lathe

In ultra-precision cutting process, vibration is one of the key factors affecting the machining quality. In this paper, the damping methods of HCM-I Ultra-precision Lathe are discussed in both complete machine and slide. It is pointed out that integrated passive and active vibration control (IPAVC) by combining passive vibration control (PVC) and active vibration control (AVC) can not only eliminate high frequency vibration but also improve the damping effect to low frequency vibration. Experiment results show the effectiveness of the integrated passive and active vibration control.     

AVC控制系统在晋城电网中的应用

详细介绍了AVC无功优化控制系统的基本原理、系统接口要求及系统运行注意事项,分析了晋城地区AVC控制系统升级改造后的应用效果。     

基于EMS的地区电网混杂控制结构AVC系统

本文先介绍了混杂控制理论及基于这个理论的AVC系统总体方案,然后以中山电网运行的基于一体化SCADA/EMS平台的电压无功优化闭环控制系统（AVC）为例,论述了这种地区电网无功优化闭环控制的新的有益模式。     

先进旋涡燃烧室燃烧特性数值模拟

为研究先进驻涡燃烧室的燃烧特性,采用三维数值模拟方法,得出AVC中钝体布置对旋涡稳定性和总压损失系数的影响规律,并恰当选择AVC几何结构.对AVC燃烧和污染物排放特性的研究结果表明,AVC具有燃烧稳定性好、燃烧效率高、污染物排放水平低等优点.     

H.264/AVC视频编码原理及主要技术

介绍了H.264/AVC编码器、解码器的原理,分析了H.264的主要技术如分层设计、帧内预测编码、帧间预测编码等。     

H.264/AVC中基于感兴趣区域的计算资源的优化分配算法

H.264/AVC视频编码标准在获得更高压缩效率的同时是以编码复杂度的提升为代价的。视频编码算法的高计算复杂度对于实时视频通信以及计算资源有限的应用场合都是巨大的挑战。该文提出了一种基于感兴趣区域的计算资源的优化分配算法。该方法利用人眼对图像不同区域敏感度的差异,根据不同区域的特点确定不同的计算复杂度级别和编码参数集合,将更多的计算资源优先分配给感兴趣区域,实现了计算资源的优化分配。实验结果表明:与标准算法相比,该算法在保证图像主观质量的同时减少了35%左右的编码时间,而客观质量仅下降平均0.2dB左右。