基础环式风机基础周期荷载损伤特征分析

基础环式风机基础的损伤累积破坏影响风力机系统的安全运行。针对基础环式风机运行过程中基础混凝土损伤问题,以内蒙古某49.5MW风电场为例,利用ABAQUS有限元软件建立风机基础混凝土损伤模型,对比分析了静力荷载工况与周期性荷载工况下基础混凝土损伤变化规律。结果表明：静力荷载工况下,基础主要产生拉伸损伤,受压性能稳定,钢筋骨架未达到极限状态;相较于静力荷载,在周期性荷载作用下,拉伸损伤区域增大3倍,竖向扩展增加3倍,压缩损伤面积扩展2倍,位移量增加1.6倍,钢筋应力增大0.5倍,有助于解释周期性荷载作用下基础的损伤行为。     

漂浮基空间机器人固定时间收敛主动容错控制

针对载体位置不控、姿态受控的空间机器人存在执行机构存在失效及偏置故障的轨迹跟踪问题,设计了基于固定时间收敛的主动容错滑模控制算法。首先结合拉格朗日法推导出了包含力矩偏置及力矩失效故障的空间机器人系统动力学方程;其次,为消除故障对系统稳定性的影响,引入扩张状态观测器,以实现对故障的动态观测,并在此基础上设计基于固定时间收敛滑模控制器以实现主动容错控制。所提方法具备收敛时间与系统初始状态无关,仅需调节控制参数即可保证系统轨迹在固定时间内收敛的优点。最后通过仿真验算,仿真结果表明所提算法能对故障进行精确观测并在失效故障和偏置故障发生条件下保证系统轨迹精确跟踪及稳定控制,同时相较于其他算法所提算法收敛时间更短,稳态误差更小以及拥有出色的故障观测能力和更强的容错控制能力。     

时变需求下的物流中心进货优化控制策略

研究了物流系统中物流中心存在冗余库存情况下,在分销系统时变需求下的物流中心进货量控制轨线·物流中心要求保持满意库存,以便能及时给零售商供货,提高顾客服务水平;同时,进货轨线比需求轨线延迟以节省库存管理费用·首先对物流系统进行了分析;其次利用最优控制理论,借助哈密顿函数和协态方程,得到在要求保持满意库存条件下的进货量控制策略,为物流中心进货量控制提供预测数据,为制定进货计划提供依据,以保证最大限度地满足满意库存量的要求·最后给出了算例分析,证明了进货量控制策略的有效性·     

加热炉待轧时炉温模糊决策

基于对加热炉动态过程受控特征分析,将数学模型方法、模糊控制理论和模糊优化方法应用于加热炉动态过程炉温优化及控制研究.建立了加热炉待轧时炉温模糊优化模型,构造了以钢坯导热机理模型为基础的炉温在线模糊控制决策系统.在此基础上对典型待轧过程进行了炉温控制决策的计算机数值仿真.结果表明,炉温模糊决策结果使在炉钢坯获得了满意的控制效果.本文的模型方法可以有效地应用于加热炉控制系统.     

汽车电子节气门Back-stepping滑模控制器设计

建立包含黏滞摩擦模型、复位弹簧模型及齿轮间隙模型的电子节气门系统的数学模型,并针对节气门系统的非线性特性设计了基于非线性终端滑模面的Back-steeping滑模控制器,可以提高系统收敛速度,降低系统误差并消除系统抖动。同时,针对控制系统中不确定扰动及电子节气门阀板角速度和电机电流不可测量变量设计了非线性扩张状态观测器,实现了系统不可测量变量和不确定扰动准确估计。通过搭建ds PACE快速控制原型环境,并针对电子节气门的实际应用工况对设计的控制器进行了实验验证。实验结果表明所设计Back-stepping滑模控制器对目标角度跟踪精度高,收敛速度快且无超调,可以满足电子节气门的控制要求。     

基于RFB协议的双向远程控制模型及实现

介绍了一种基于RFB协议的远程控制技术,在此基础上修改了RFB协议,提出了一种双向远程控制模型,并讨论了其实现。     

Aspects of formation and degradation of polychlorinated dibenzo-p-dioxins and dibenzofurans

The research progress on the mechanisms of formation and degradation of polychlorinated dibenzo-p-dioxins (PCDDs) and dibenzofurans (PCDFs) is reviewed. The primary sources of PCDD/Fs are chemical, thermal, photochemical and enzymatic reactions. Most of the thermal sources result in emissions into air. The studies on the photodegradation and biodegradation offer promise for destruction of PCDD/Fs in environment.     

基于T-S模型的智能PID控制

提出一种基于分段线性模糊模型的T-S模型,并与传统PID控制器相结合设计了一种模糊神经网络PID控制器,它具有模糊系统非线性、可解释性的特点,神经网络的自学习和自组织功能.对其进行非线性时变系统仿真,仿真结果表明该控制器较常规PID控制器的调整时间可明显缩短.     

振动给料机的模型参考自适应控制

针对振动给料机数学模型的缓慢时变性,采用模型参考自适应控制对输出振幅的误差进行补偿。给出了给料机模型参考自适应控制器的设计方法,并用MatLab进行仿真。仿真结果表明,自适应控制算法能有效提高给料机振幅的控制精度。     

基于RBF神经网络在线辨识的永磁同步电机单神经元PID矢量控制

提出一种基于RBF神经网络在线辨识的永磁同步电机单神经元PID矢量控制新方法,该方法针对传统的PI调节器固定参数所造成的不足,利用具有自适应能力的单神经元PID调节器和RBF神经网络相结合,实现了参数在线辨识,转速在线控制.仿真结果表明该方法控制精度高,动态特性好,适合于永磁同步电机的速度控制.