摘要:针对风能转换系统(Wind Energy Conversion System,WECS),根据风速的多时间尺度特性,在风能转换系统非线性机理模型的基础上,考虑传感器和执行器发生故障的情况下,建立风能转换系统的双频环模型;基于双频环模型,低频环采用PI稳态优化控制方法,高频环通过降维故障观测器对未知故障状态和系统状态进行检测,并采用最优容错控制方法,从而实现额定风速以下风能的捕获率最大,并且在传感器和执行器发生故障时系统仍然能够正常运行。仿真结果表明,在传感器和执行器发生故障的情况下,文中提出的方法是有效的。
摘要:对环境地图的认知包含地图信息的获取和理解两个方面。以智能机器人自身对环境认知的要求,提出一种基于Mental Model Imprinting(MMI)认知框架的环境地图认知模型。该模型利用Growing Neural Gas(GNG)算法的增长特性,通过不断增加新的拓扑网络节点对周围环境的整体性知识进行抽象提取,构建易于机器人理解的环境地图。该认知模型具有异步、自学习、自适应等特点。仿真结果验证其正确性与有效性。
摘要:扭矩传感器是EPS(Electric Power Steering)系统中的关键部件之一,其输出特性直接关系到系统的控制性能。本文提出了一种基于正弦波激励探测电桥的电感式非接触扭矩传感器设计方案。其中设计了频率、幅值具有相当稳定度的正弦波激励源,基于数字电位器的测量电桥智能调整系统,以及详细的信号采集与处理电路。测试结果表明电路工作稳定,输出线性度较好,能满足EPS系统使用的要求。
摘要:提出了一种基于核偏最小二乘(Kernel partial least square,KPLS)的钢材淬透性预测建模方法。采用 KPLS方法对样本数据进行特征提取,消除样本数据输入变量之间的相关性,并引入了免疫遗传算法优化KPLS参数的方法。在此基础上,使用KPLS回归方法建立淬透性预测模型。以某钢厂实际生产数据进行了应用实验,并与现有的多元回归方法、人工神经网络和标准LS-SVM建模方法进行了对比,实验结果表明,本文方法显著提高了钢材淬透性的预测命中率,获得精确的建模效果。