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1.
在数控铣削过程中,刀具磨损对机床主轴能耗影响很大,同时与刀具加工能力直接相关,需适时调整加工参数以适应不同磨损状态,保证多目标综合最优.针对此问题,基于刀具磨损状态识别,根据不同磨损时期给出相应的加工参数优化策略.首先,以刀具寿命周期内的主轴功率为基础,采用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)建立考虑刀具磨损的能耗模型,平均误差低于5%,并基于与刀具磨损的强相关性,以主轴功率作为单一指标识别刀具磨损状态.进一步,为获取影响加工成本的动态性指标——刀具剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)及相应的主轴功率,利用人工神经网络(artificial neural network,ANN)建立刀具磨损退化模型,通过描述主轴功率随时间的变化来隐含退化过程,该模型拟合度达0.992.最终,综合考虑能耗、刀具及时间成本,设计多目标优化函数,并通过遗传算法(genetic algorithm,GA)搜索函数最小值,给出不同磨损时期的最优加工参数及优化策略.此加工参数多目标优化融入了主轴功率与刀具RUL等动态指标,可依据主轴功率在线... 相似文献
2.
针对工业机器人能耗复杂,动态性强,实时功率难以预测的问题,在对机器人系统中永磁同步电机、伺服驱动器等功能部件能耗分析的基础上,提出了工业机器人功率等效模型.该模型通过高阶多项式建立起机器人损耗功率与电机扭矩、电机角速度的映射关系,其系数通过最小二乘法求解,可以在机器人电机参数未知的条件下进行功率预测.结果表明,基于功率模型的理论计算值和实验测量值的均方根相对误差为8.11%,证明了功率模型和辨识参数的正确性. 相似文献
3.
针对含恒功率负载(Constant Power Load,CPL)的Buck DC-DC变换器稳定性和负荷不确定性问题,提出一种含高阶滑模观测器的模型预测(Model Predictive Control,MPC)控制策略.首先,根据MPC理论,构建Buck变换器的目标函数,建立滚动优化跟踪方程并求解最优控制律.其次,构建高阶滑模观测器,提高电压的控制精度并消除抖振及相对阶问题.最后,对其进行小扰动的稳定性分析,建立源、负载侧的等效模型.在CPL与阻性负载投切较为频繁时,与传统双闭环PI调节和MPC控制进行比较,仿真结果表明:在负载变化时,基于高阶滑模观测器的MPC控制具有良好的动态性和鲁棒性且能对母线电压进行精确跟踪与控制. 相似文献
4.
为减小随机波动性的风电对电网产生的冲击,采用储能装置平抑功率波动,通过快速补偿或吸收不平衡功率,提高风能的利用率.超导磁储能装置响应速度快、能量密度大,将超导磁储能应用于风电厂出口处,并在MATLAB中对超导磁储能装置平抑风电并网功率波动的系统进行仿真验证,结果表明,超导磁储能技术对风电并网产生的功率波动有抑制作用. 相似文献
5.
6.
对于非对称信道,通信系统两端采用相同调制方式发送信号时会存在误码率高、传输功率浪费等问题.针对以上问题,设计了基于非对称调制的物理层网络编码方案.首先给出方案的系统模型并制定中继节点处的解调映射规则;其次对系统在不同功率分配比下展开分析;最后在系统中引入LDPC码作为信道编码,设计相应的译码映射算法.仿真实验结果表明,在非对称信道条件下,当功率分配比优化为1时,与传统的对称调制方案相比,非对称调制方案的译码准确率提升了7.6%. 相似文献
7.
提出一种改进的基于人体静电冲击模型(Human Body Model, HBM)应力的瞬态功率模型。利用HSPICE仿真软件, 模拟MOS管遭受的HBM应力, 得到对应的等效直流电压。HBM电路的预充电电压与MOS管对应的等效直流电压值的散点图表明, 两者保持线性关系, 并通过拉普拉斯变化得到证明。与现有的瞬态功率模型相比, 改进后的模型降低了在HBM应力作用下的计算复杂度, 可以更加简便地从统计学上预测MOS管栅氧击穿的发生, 给HBM冲击作用下MOS管栅氧化层可靠性的评估提供参考。 相似文献
8.
本文在分析了现有测风系统不足的基础上,通过风洞实验验证了不同入射角来流风速对风速仪测风的影响,证明了现有风速测量的不准确性。在此基础上提出了激光雷达风轮前方测风系统,根据电量损失的百分比和偏航误差的余弦平方关系曲线,通过在风电场安装激光雷达,收集激光雷达和现有测风系统(机舱后方气象架和测风塔)的风况数据,对数据进行相关性及拟合分析,得出现有测风系统所测量风向的偏差值。通过在人机界面(HMI)中修正此偏差值可以减少功率损失。 相似文献
9.
10.
为了降低正交频分复用(OFDM)系统中传统选择性映射(SLM)算法的计算复杂度,提高系统的频谱利用效率,提出了基于转换向量(conversion vectors)与随机筛选序列(random selection sequences)相结合的选择性映射(CR-SLM)算法.CR-SLM算法是将原始信号序列等分,然后对于数据序列的前半部分与转换向量相乘进行循环卷积,对于数据序列后半部分进行随机序列筛选,筛选出最优序列.最后将两部分输出序列合并生成候选序列,筛选出最优序列进行传输.仿真结果表明:CR-SLM算法在保持与传统SLM 算法PAPR性能相近的情况下,较大幅度降低了计算复杂度. 相似文献