摘要：永磁球形电机气隙磁通密度的基波幅值和波形畸变直接影响电机性能。本文采用球谐级数推导了永磁球形电机永磁体阵列气隙磁通密度径向分量的解析模型,分析了弧长系数、永磁体厚度和气隙长度对基波幅值和波形畸变率的影响。利用气隙磁场的解析模型,以基波幅值和波形畸变率为优化目标,采用粒子群算法对六极永磁体阵列进行了多目标优化并对优化结果进行了比较和验证。结果表明,在永磁体体积相同情况下,优化的平行磁化永磁体阵列比全极距平行磁化永磁体阵列和径向磁化永磁体阵列具有更高的基波幅值和更小的波形畸变率。

摘要：在可适应设计的基础上,提出了一种针对面向族的机床结构可适应动态设计方法.以产品族中系列产品的拓展设计作为可适应动态设计的分析和研究对象,建立了机床结构可适应动态设计过程模型.基于广义模块化设计方法建立了产品平台规划与设计模型.以结构相似度和性能提高作为评价适应性指标,建立了机床结构可适应性定量评价模型.以YH60系列数控弧齿铣齿机族设计与开发应用实例,对上述方法及实施过程进行了具体说明.研究和应用结果表明,通过对YH603和YH605机床有限元分析和实物样机的试验测试,整机性能提高了126.8%.

摘要：针对电能质量扰动分类算法中径向基函数（radial basis function,RBF）神经网络隐层神经元的中心点数量、中心点位置、宽度、输出权值的设置问题,提出一种基于网络生长-修剪算法（GAP）的RBF神经网络电能质量扰动分类算法。首先,建立电能质量扰动模型,采用GAP算法实现对RBF神经网络的结构参数优化,设计相应的电能质量扰动分类算法流程图;其次,利用广义S变换、特征值提取、GAP-RBF神经网络对8种电能质量扰动进行处理。通过仿真分析,验证GAP-RBF神经网络对隐层神经元的参数优化能力,并给出优化算法的参数设定范围;仿真和实验结果表明,与同类算法相比,所提算法在保证分类准确度的前提下减少了隐层神经元的数量,且实现了RBF神经网络的参数自优化和继承式学习。

摘要：传统被动式跟随悬吊法应用中摩擦干扰力大的问题影响了微低重力试验的精度,本文中结合悬吊法和气浮法的优点,利用气体轴承极低摩擦力的特点,设计了一款气磁混合悬吊单元原理样机,以提高被动式跟随悬吊法微低重力试验的精度.首先介绍了气磁混合悬吊单元的工作原理,对气磁模块的布局方案进行了初选,选择了环形气体止推轴承与中央磁吸力单元组合的结构形式.设计了独特的永磁-电磁模块,并对其电磁吸力特性进行了分析,分析结果显示在气隙厚度为0.65 mm左右时,磁力能够保持在2 kN左右,得到了0.3~1.0 mm气隙长度下混合磁单元的磁力及刚度变化曲线.气体止推轴承采用大块多孔石墨作为节流器,能够在较小的空间尺寸中实现最大的承载能力,应用有限元方法对多孔质气体轴承的承载能力进行了分析,并进行了网格无关性分析,确定了计算模型的规模.对供气压力和渗透率等主要参数的影响规律进行了分析,分析结果显示选定的工作参数可在20μm气膜厚度下实现2 kN的承载.完成了气磁混合悬吊单元的结构设计,并试制了3台样机.针对气浮轴承进行了多孔材料渗透率测试.针对气磁混合悬吊单元,考虑到测试的安全性,设计了倒扣拉力法试验装置进行了气磁混合悬吊单元承载能力测试.针对气磁混合单元的极限承载能力和承载-位移特性进行了测试.基于恒定磁吸力及非线性磁吸力假设,将气磁混合单元的承载-位移特性转化为气体轴承的承载-位移特性,并与气体轴承承载能力的理论分析结果进行了比较.试验结果显示:试制的3台样机其最大极限承载能力均在2.4 kN以上,在安全系数3的条件下,可以承载80 kg的重物悬挂;磁吸力设计过程中应当使用非线性假设进行计算校核,得出的气膜承载能力与理论分析能够较好地吻合.

摘要：针对可调谐半导体激光吸收光谱(TDLAS)连续检测技术中,二次谐波背景信号存在漂移的现象,提出改变激光器中心电流实时提取背景信号,以消除连续检测过程中背景信号的漂移对浓度反演的影响。依据波长调制理论推导了二次谐波背景信号的理论表达式,并分析了实际情况下影响二次谐波背景信号的因素。给出激光器在不同工作温度时电流和输出光强度之间的关系曲线,并分析了改变激光器中心电流实时提取背景信号的可行性。结合背景信号搜索方法设计了基于LabVIEW的背景信号提取流程图。设计以氨气为检测对象的TDLAS实验系统,选取了氨气的吸收谱线以及对应的吸收中心电流。在激光器电流全工作区间内只存在唯一吸收峰的情况下,确定实验中各参数的数值及搜索背景的电流范围。实验结果表明:该方法可实时提取谐波背景信号。结合线性最小二乘法拟合反演可有效地减小检测误差及背景信号对浓度反演精度的影响,提高浓度的检测精度及准确性。在连续检测实验中,反演浓度的标准差由2.688 3降到1.856 1,减小背景信号漂移对检测浓度准确性的影响,提高了连续检测的准确性。

摘要：调度问题广泛存在于资源共享型系统中,大多数的调度问题都属于混合整数规划问题.大规模混合整数规划问题是计算科学领域中的NP-hard经典问题之一,一般认为无法用精确计算求解.生产调度是调度的一个重要分支,是实现智能制造关键环节之一.针对多品种变批量柔性作业车间调度问题,以最小制造期为优化目标,设计了一种基于Petri网的异步并行蚁群算法,其中:提出了一种基于Petri网的步可达图构造方法,用于蚁群算法解空间的构造;探讨了传统蚁群算法搜索机制,并给出了一种基于异步仿真时钟的蚁群并行搜索方法;仿真结果表明,多线程控制方法可以有效地避免算法的早熟收敛问题.将所提出的算法应用于某安防件智能制造系统的柔性作业车间调度中,降低了系统的总制造时间,获得较好工程效果的同时验证了算法的有效性.

摘要：针对管道运输的管理需要 ,开发设计了计算机网络化自动监测系统。并介绍该系统的软硬件结构、功能及特点 。

摘要：利用数据驱动控制思想,建立一种设计离散时间非线性系统近似最优调节器的迭代神经动态规划方法.提出针对离散时间一般非线性系统的迭代自适应动态规划算法并且证明其收敛性与最优性.通过构建三种神经网络,给出全局二次启发式动态规划技术及其详细的实现过程,其中执行网络是在神经动态规划的框架下进行训练.这种新颖的结构可以近似代价函数及其导函数,同时在不依赖系统动态的情况下自适应地学习近似最优控制律.值得注意的是,这在降低对于控制矩阵或者其神经网络表示的要求方面,明显地改进了迭代自适应动态规划算法的现有结果,能够促进复杂非线性系统基于数据的优化与控制设计的发展.通过两个仿真实验,验证本文提出的数据驱动最优调节方法的有效性.

摘要：在集选控制的基础上，利用脉冲信号构成位置反馈，实现电梯的位移控制，通过PLC程序设计，利用旋转编码器发出的脉冲信号，实现层楼计数、换速信号、门区和平层信号的数字控制，取代井道位置检测装置。

摘要：采用基于行为的控制方法,设计了多机器人队形控制的五个子行为:奔向目标、躲避障碍物、围绕障碍物、保持队形和随机扰动。在子行为设计中引入了阶梯控制区法,提高了队形控制的容错性。使用Teambots仿真平台对典型的直线队形控制进行了仿真。针对单向虚拟参照点法队形控制不稳定的情况,采用双向虚拟参考点法对控制方法进行改进,根据运行时间对改进的队形控制方法进行了评估,实验结果表明,改进的方法大幅提高了队形控制的稳定性与系统运行效率。