基于BAS-BP神经网络的异步电机电流预测

异步电机的电流是管排锯生产中重要的工艺参数。当锯切钢管时,异步电机受到电磁与机械的相互作用,易发生故障并造成锯切停止。为了保证管排锯稳定生产,在异步电机运行时对电流变化趋势进行预测显得极为重要。以上位机(WinCC)监测的两台主锯异步电机电流数据为基础,利用天牛须搜索(BAS)算法优化BP神经网络中的初始权值与阈值。建立了BAS-BP神经网络模型,并将其应用到异步电机电流预测中。与传统BP神经网络相比,BAS-BP神经网络克服了训练时间长、收敛速度慢的缺点,大大提高了预测准确度。

基于电磁换向阀的液压缸位置控制系统研究

针对液压缸位置控制系统低成本要求,设计了基于电磁换向阀的液压缸位置控制系统,对其液压系统和控制系统进行了设计,针对控制系统的非线性特性,提出了Bang-Bang控制和PFM控制相结合的控制算法,并运用AMESim和Simulink联合仿真验证了算法的有效性,最后通过实验验证了系统的稳定性。实际运行结果表明,基于电磁换向阀的液压缸位置控制系统性能稳定,液压缸位置误差小于1 mm。

自由曲面磨抛机械手末端执行器柔性设计与仿真

通过对自由曲面磨抛的运动分析,设计了一款基于双作用气缸的柔性磨抛机械手末端执行器。利用气动压力的柔顺性,既可以被动贴合曲面实现被动柔顺磨抛,又可主动进行压力调节实现活动台位姿的主动柔顺控制;建立了末端执行器机构的运动学逆解,推导了可磨抛最小曲率半径公式;利用SolidWorks和ADAMS软件建立了虚拟样机仿真模型,并对几种不同磨抛工况进行了仿真分析。结果表明:所设计的柔性末端执行器结构稳定、紧凑,对平面和自由曲面磨抛具有很好的普遍适用性。