手摇套料钻的理论分析及改进意见

本文揭示了从日本引进的手摇套料钴的工作进给原理为一差动螺旋传动,阐明了它的使用方法,详细分析了它的齿轮传动、螺纹传动、刀具结构及几何角度,并提出了相应的改进意见。     

Experimental and Parametric Design of Petroleum Back-pressured Hydraulic Impactor

Percussive-rotary drilling technology was considered many years ago as one of the best approaches for hard rock drilling. It is a key for popularizing this technology on a large scale to design and make an impactor with excellent performance. This paper presents a suit of method to design the percussive parameters for the oil or gas field by introducing the working principle of back-pressured impactor, dividing the working periods of impactor into three phases and establishing the computer emulational model of percussive parameters. It draws a comparison between the results of model calculation and experiment on the basis of analyzing the experiment results of impactor. The conclude provides credible foundation for designing and further ameliorating the impactor.     

液压系统的噪声成因及降噪措施

对液压系统噪声产生的原因作了详细的技术理论分析,并提出其防范措施。     

基于神经网络的无刷直流电机预测控制的仿真研究

在无刷直流电动机高性能速度跟踪系统中，由于PI控制的滞后性，无法根据未来动态行为产生较为理想的PWM波形。针对PWM发生器一无刷直流电动机系统，提出基于神经网络的PWM预测控制方法。采用离线训练和在线修正的方法，通过对PWM发生器-无刷直流电动机系统动态行为的在线估计，建立了系统的神经网络模型。最优控制器根据神经网络模型的输入、输出响应产生合适的PWM波形。在Matlab／Simulink环境建立了模型并进行了仿真，结果表明，较之PI控制器，神经网络预测控制具有更好的动态响应性能。     

《多绳落地钢井架设计专家系统》软件的实现

本文介绍了面向矿山特种结构工程的一个专家系统，并论述了程序设计的原理、系统的功能，以及与ＡＵＴＯＣＡＤ软件包的接口。     

基于无监督学习的智能数据中心电力拓扑系统

在任务关键型云计算服务中,构建准确的数据中心电力拓扑结构对于实现快速准确的故障处理,减轻故障事件对云计算服务质量的损害十分重要。但目前数据中心电力拓扑结构的生成过程具有劳动密集型的特点,其准确性难以得到有效评估和保障。该文设计了一种基于无监督学习的智能数据中心电力拓扑系统(intelligent data center power topology system,IPTS),不仅可为电力系统的运行部分自动生成实时变化的电力拓扑结构,而且可利用电力系统的监控数据对人工构建的数据中心电力拓扑结构进行验证。实验结果表明,IPTS可自动生成准确的数据中心电力拓扑结构,一致性比率(CR)可达到0.978,并可有效地定位人工构建的电力拓扑结构中的大多数错误。     

固定时间扩张状态观测器下的四旋翼飞行器滑模控制策略

针对滑模控制中系统状态接近滑模面后存在的抖颤现象,提出一种基于固定时间扩张状态观测器(FTESO)的二阶滑模控制策略.首先,设计全驱动子系统及欠驱动子系统的控制结构中的二阶滑模控制器;然后,通过FTESO对内部的参数不确定及外部扰动进行观测,在一定时间上限内收敛到观测值,利用观测值对控制器进行补偿,从而减少甚至消除抖颤现象;最后,通过李亚普诺夫函数保证设计的四旋翼飞行器系统的闭环稳定性,并进行仿真实验.结果表明：文中提出的控制策略具有优越性.     

基于残差卷积自注意力神经网络的铝电解过热度识别方法

过热度是反映铝电解槽当前生产效率的重要指标,由于过热度难以在线实时测量,本文提出一种基于残差卷积自注意力神经网络的过热度识别方法.针对铝电解生产过程数据为时间序列数据且具有多源异构特性,设计异构数据的同构表示方法.在此基础上建立残差卷积自注意力神经网络模型以提取同构时间序列数据的全局与局部特征.针对过热度数据标签少且类别分布不均匀问题,采用基于自动编码器的无监督预训练方法与加权交叉熵损失函数以提高过热度识别任务的性能.在基准数据集上进行仿真对比实验以验证本文所提方法的有效性,然后在只包含少量不平衡标签的铝电解过热度数据集上进行实验验证,结果表明本文构建的过热度识别模型相较与其他现有模型不仅提高了过热度识别准确率,而且在训练样本较少时保证了模型的泛化能力.     

数字孪生驱动下永磁同步电机滑模变结构一体化解耦控制

提出数字孪生驱动下永磁同步电机（PMSM）滑模变结构一体化解耦控制方法,改善永磁同步电机控制能力。构建基于数字孪生技术的永磁同步电机控制结构,通过设备层采集实际永磁同步电机运行数据及环境数据,作为数字孪生驱动数据来源,孪生建模层依据获取永磁同步电机数据,构建永磁同步电机的数字孪生驱动模型以及虚拟场景,经虚拟模型与虚拟场景耦合后,在虚拟场景中还原永磁同步电机运行状态;在孪生控制层中设计精确线性化解耦控制方法,并构建速度、电流一体化滑膜解耦控制器,在虚拟环境中通过解决永磁同步电机速度与电流之间的非线性耦合问题,完成实体电机解耦控制;同时数字孪生控制结构各层之间通过孪生数据传输实现数据交换与指令下发,实现有效的电机控制。经实验验证：经该方法控制后,永磁同步电机可在负载突加与突卸状态下保持平稳的电流与转矩,同时还可以迅速调整电机转速,使电机保持在理想状态下运行。