论文部分内容阅读
考虑到影响数控伺服进给系统各因素具有时变性和不确定性，提出了基于自调整规则因子的数控伺服进给系统模糊控制器的设计方法.利用Matlab仿真软件分析表明，该控制器具有响应快、超调小、鲁棒性强和自寻优等特点，能有效地提高数控伺服进给控制器实时动态性能.
基于自调整规则因子的数控伺服进给模糊控制器设计及仿真
【摘 要】
：
考虑到影响数控伺服进给系统各因素具有时变性和不确定性，提出了基于自调整规则因子的数控伺服进给系统模糊控制器的设计方法.利用Matlab仿真软件分析表明，该控制器具有响应快、超调小、鲁棒性强和自寻优等特点，能有效地提高数控伺服进给控制器实时动态性能.
【机 构】
：
青岛理工大学计算机工程学院,青岛,266033;西安电子科技大学机电工程学院,西安,710071
【出 处】
：
第五届全国信息获取与处理学术会议
【发表日期】
：
2007年4期
其他文献
本文介绍了八钢265m2烧结机的工艺特点、自动化水平、环境保护措施等，该烧结机采用了如下新技术：自动配料、利用污泥消化生石灰与作为生石灰的除尘用水、混合料水分自动控制、利用液力耦合器调整二混转速、新工艺布料、无动力热风烧结、用600～650℃高温废气预热混合料、烧结矿筛分全部用悬臂筛等。
由于炉前化验室环境振动大、粉尘多、有大功率电器谐波干扰等不利因素，使低含量碳的测定易出现偏差。本文采取加装仪器减震胶垫更改分析条件调整氩气流量等方法进行改进，改进后的低碳钢碳含量分析方法具有分析速度快、分析精度及准确度高等优点。
利用周浸加速腐蚀、扫描电镜、俄歇能谱分析、电化学、相分析等试验方法研究了稀土提高普碳钢的耐大气腐蚀性能机理、晶粒尺寸对耐蚀性影响规律、细晶化对P冷脆的改善，开发出了细晶RE-P复合低成本高强耐候钢。结果表明利用钢中的稀土硫化物及相界固溶稀土的缓蚀性可以大幅度提高钢铁材料的耐蚀性，细化晶粒尺寸不仅能够提高钢的耐蚀性而且可以明显改善P对钢冷脆性能的损害，开发出的低成本细晶RE-P复合高强耐候钢具有良好
基于“晶体游离”、“枝晶熔断”和“结晶雨”三种等轴晶形成理论，提出了振动激发金属液形核设想。其技术特征是：当一种带有冷却结构且进行高频振动的晶核发射器棒体插入金属液内时，在棒体表面将迅速形成大量的细小晶粒，这些晶粒在振动的作用下可被连续不断地弹射至金属液中，成为金属液凝固过程中等轴晶的形核核心，从而提高铸坯组织的均匀性。分别以30％氯化铵水溶液、锌和不锈钢为研究对象进行了大量的物理模拟实验，初步探
以重轨钢为研究对象，建立可以定量描述稀土在重轨钢中行为特性的热力学模型，并通过实验验证了模型的精确度。利用该热力学模型，研究分析了镧加入量对重轨钢液及其凝固过程中镧的赋存状态以及夹杂物组成的影响作用规律，得到以下结论：（1）在高温钢液中，随着镧加入量的增加，La2O2S夹杂的析出量增大，LaAlO3夹杂的析出量减小，且均不随温度而变化；镧加入量的增加和温度的下降均有利于LaS 夹杂的析出。（2）在
采用热力学方法对镁处理轴承钢中夹杂物的变性进行了计算，计算结果表明钢中溶解铝含量低于0.05％范围内，只要有微量镁的存在，就有可能生成单独的MgO·Al2O3。在热力学计算的基础上，对轴承钢进行了喂镁铝线处理的工业试验，结果表明镁处理钢液起到了夹杂物尺寸细化效果，夹杂物中出现了较多的含有MgO·Al2O3 尖晶石为核心的单相或多相复合夹杂物，多相复合夹杂物尺寸较小（半径低于5μm），内层为典型的M
非金属矿物/高分子吸水保水复合材料(MPSAC)近年来由于其优异的吸水保水性能在节水农业,生态环境建设等领域得到了广泛应用。以植物细胞吸水机理和吸水材料吸水机理对比为基础,以MPSAC中坡缕石粘土/聚丙烯酸(钠)吸水保水复合材料为研究对象,借用植物生理学中水势的概念,采用水凝胶液体交换法测定吸水材料-MPSAC制备条件中不同中和度对水势变化趋势的影响,并且比较了矿物含量为10％(质量分数)时吸水材
用高频真空悬浮炉在氩气保护下制备了Gd5(Si1-xGex)4(x=0,0.2,0.3)系列样品,用直接测量方法测定了在永磁体提供的低磁场(H=1.3T)条件下样品的磁热效应曲线(△Tab-T)。结果表明,用元素Ge分别替代Gd5Si4合金中的Si原子,不能增强合金的磁热效应,但可在333～300K范围改变材料的居里温度,且磁热效应峰值范围变宽.
本论文设计了一种新型的可携式空气控温箱.此控温箱在理论上利用矩阵正交化，对控制系统的各个部分进行解耦；在结构上，其内腔铝壳表面均匀绕有加热丝，内腔与控温箱外壳之间填充可发性聚苯乙烯作为绝热层，内腔尺寸达到300 mm×250 mm×300mm，可放入一只SR102型电阻或两只Tinsley 5685型电阻.控温箱的总重量约为25千克，仍然是可以携带的.这种空气控温箱最突出的特性是内腔温度不均匀性被
本文针对液位控制系统中存在的非线性和各种不确定性因素，提出了基于小脑模型神经网络的复合控制方法，控制器由前馈控制器、比例微分控制器(PD)和小脑模型神经网络控制器(CMAC)构成，该方法在传统的PD+前馈控制方法上加入了CMAC神经网络算法的快速学习，精确逼近的优点，既保证了快速实时跟踪，又进一步提高了跟踪精度.实验结果表明，用CMAC控制方法后系统的跟踪精度比传统PID控制方法提高近一个数量级，