【摘 要】
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为缩短仓储货物库存表单的建立时长,促进库存管理体系的快速运行,设计基于模糊控制算法的仓储库存管理远程自动控制系统.在控制传感器元件的作用下,按需连接入库管理模块与出库管理模块,完成自动控制系统的硬件应用环境搭建.根据模糊控制算法,设置完整的逻辑控制指令行为,再通过重新定义库存表单结构的处理方式,将库存量管控数据库与核心控制主机连接起来,完成自动控制系统的软件执行环境搭建,结合相关硬件应用设备,实现基于模糊控制算法的仓储库存管理远程自动控制系统设计.实验结果表明,随着模糊控制算法的应用,仓储货物库存表单的最
【机 构】
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湖北理工学院经济与管理学院,武汉435000
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为缩短仓储货物库存表单的建立时长,促进库存管理体系的快速运行,设计基于模糊控制算法的仓储库存管理远程自动控制系统.在控制传感器元件的作用下,按需连接入库管理模块与出库管理模块,完成自动控制系统的硬件应用环境搭建.根据模糊控制算法,设置完整的逻辑控制指令行为,再通过重新定义库存表单结构的处理方式,将库存量管控数据库与核心控制主机连接起来,完成自动控制系统的软件执行环境搭建,结合相关硬件应用设备,实现基于模糊控制算法的仓储库存管理远程自动控制系统设计.实验结果表明,随着模糊控制算法的应用,仓储货物库存表单的最大建立时长不会超过25ms,在促进库存管理体系的快速运行方面确实具有较强的实用性价值.
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提出一种基于LCD光固化3D打印技术支撑之间自动添加连接杆算法.其主要步骤包括:首先,遍历所有支撑,确定与当前最新支撑的距离在预设间距范围内的支撑,作为目标支撑.然后,计算连接杆的高度和预备添加连接杆的数量.最后从当前起始点开始,按照预设的角度和直径,在当前最新支撑和目标支撑之间逐步生成连接杆,直到达到预备添加数量.本算法通过在支撑上添加连接杆,可以有效提高支撑的稳定性,提高模型打印成功率和成型效果.并且,由于无需额外增加支撑的数量和体积,极大的节省了3D打印耗材,同时在3D模型打印完成后,也有效方便用户
传统谐波抑制自动控制方法对低压分布式电源并网中产生的微小谐波抑制效果较差,以PWM闭环控制为基础设计一种针对低压环境下分布式电源并网谐波抑制自动控制方法.根据分布式电源并网的特征建立分析模型,获取谐波可能出现的位置和分量,在模型上检测并网谐波,并对检测算法进行优化,将三相电流电压矢量转换为两相以方便分析,计算出基波正序分量后完成反变换,得到谐波参数,最后在电压电流闭环控制PWM的基础上实现谐波抑制自动控制.方法 性能验证结果表示:设计方法下得到的电压波形畸变率更低,且基本不存在高频谐波电压,与传统谐波抑制
在电磁干扰作用下,为使电流谐波、电压谐波的物理波形均呈现较为稳定的传输状态,从而抑制电磁信号的表现能力,提出数字化变电站智能电子设备电磁干扰自动控制方法.根据电场耦合强度、磁场耦合强度,确定公共阻抗耦合的行为量水平,完成数字化变电站智能电子设备的电磁特性分析.在此基础上,建立共模等效电路,从中选取关键电流与电压指标,作为电磁谐波量计算的必要数据参量,再联合已知的幅相抵消系数,实现电磁干扰行为自动控制策略的顺利应用.实验结果表明,随着新型自动控制方法的应用,电流谐波、电压谐波在电磁干扰作用下均能够呈现出相对
为实现某包装机构精确地八工位间歇转动,设计一组特定参数的弧面分度凸轮.弧面分度凸轮有动力学性能优异、分度精度高、承裁能力强等特点,能良好地适应高速重载的工作环境.从弧面分度凸轮的基本设计原理出发,介绍了其工作曲面的设计与计算过程,利用MATLAB编程完成工作曲面坐标点坐标求解,基于SolidWorks建立了弧面分度凸轮三维模型及其装配体.并建立了凸轮机构的多刚体动力学模型,基于Adams软件针对特定工况进行了动力学仿真,得到了凸轮机构载荷盘处的角位移、角速度和角加速度曲线.仿真分析结果表明凸轮设计符合预期
为提高对多机械臂系统的控制性能、减弱机械冲击对其工作状态产生的影响,设计了一种基于隶属函数的多机械臂系统协调控制方法.首先对多机械臂系统展开运动学分析,通过运动学逆解实现对关节位置限制的分析.然后在分解操作任务的基础上,采用分层优先级结构确保系统优先执行机械高的任务.基于此,通过傅里叶变换获取机械臂振动特征和振动频率,并在划分控制范围的基础上,根据机械臂在旋转角、平移角方向上的隶属度计算每个关节速度矢量,再根据优先执行级别建立多机械臂系统协调控制方程.实验结果表明:在该方法的控制下,机械臂关节的弧度曲线与
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小麦糊粉层是麸皮的主要组成部分,在小麦加工成面粉的过程中伴随麸皮被剥离.小麦糊粉层富含小麦籽粒中主要的营养成分和生物活性物质,包括膳食纤维、蛋白质、维生素、矿物质和酚类化合物等.以糊粉层粉为原料开发营养健康的食品,可以改善主食和休闲产品的营养结构,提升麦麸的食品化利用率,减少粮食资源浪费.介绍了小麦糊粉层主要的营养成分与生理功能,综述了糊粉层分离技术及其产品在食品加工中的应用现状,并对其发展趋势进行了展望.
由于目前的机械臂容错控制无法自适应准确计算机械臂参数矢量,存在容错控制整体性能差、平均奖励值低和抗干扰能力差的问题,提出基于改进深度学习的多自由度机械臂容错控制方法.构建机械臂的自适应模型,构建机械臂的状态方程以及等效模型,完成机械臂参数矢量的计算,提高控制性能.改进BP神经网络,在参数矢量的帮助下不断训练机械臂样本数据,并在其中构建自适应滤波器,得出状态空间模型,以此获取多自由度机械臂容错控制器,通过一系列约束条件,生成机械臂的最优容错控制,实现多自由度机械臂容错控制.实验结果表明,所提方法的容错控制整
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