基于前馈神经网络的自适应回声消除方法

回声消除常用的LMS算法收敛性差,而收敛性好的RLS算法计算量大。文章中提出一种全新的求解方法:基于前馈神经网络的自适应回声消除方法。把回声消除模型中求解滤波器系数的问题转化为前馈神经网络神经元权值的训练问题,并运用误差反向传播算法(BP算法)得出神经元权值的递推公式。经仿真计算,能较好地实现回声消除,与原传统算法LMS和RLS计算比较:该方法能得到非常高的计算精度和明显优越的收敛性能,而计算量只有RLS算法的一半。

运动控制系统中被控对象的模型辨识研究

该文提出的方法以贴片机为例,使用运动控制器的输出激励被控对象,采样获得被控对象的输入输出数据,然后上传至计算机;通过Matlab的系统辨识工具箱,处理采集的数据并且辨识获得被控对象的数学模型,最后对模型的正确性进行了相应的验证。辨识的结果可为运动控制系统的算法研究、仿真及故障诊断等提供相应的依据。

基于运动约束的高速旋盖机设计及其凸轮分析

根据灌装线的结构要求和生产要求,设计了全自动转塔式高速旋盖机,简单介绍了其工作原理和结构。并根据高速旋盖机的工序要求,分析研究了高速工况下的运动约束和设计目标,并据此建立其关键部件——凸轮系统的全参数化设计模型,并对关键区段进行了分析和设计,采用分段综合的设计方法,设计了凸轮运动曲线,经仿真计算和试制运行,表明所设计的凸轮曲线符合高速设计要求,能有效减少冲击和振动,高速运转下工作平稳。