数控双端面磨床送料圆盘转速预测算法的研究

针对传统双端面磨床恒转速磨削存在加工精度不高的缺点,提出了一种送料圆盘转速预测方法。首先根据恒磨除率原理和上下砂轮与送料圆盘的几何关系,建立了双端面磨削的数学模型;提出了送料圆盘变速控制方法,给出了每旋转一个角度后工件的磨削厚度和送料圆盘速度计算公式,根据工件磨削余量与光磨条件,计算了上砂轮的倾斜角调整值。将上述算法移植到力士乐MTX数控系统中,采用YTDM 580CNC/CBN数控立式双端面磨床对活塞环进行了磨削实验,经仪器检测,产品尺寸误差在2μm以内,表面粗糙度小于0.2μm。

凸轮轴磨床工件旋转轴转速预测算法的研究

采用三次B样条曲线插补的凸轮磨削加减速能力不足,易产生过磨和少磨。根据凸轮磨削的数学模型,分析了砂轮进给轴运动的理论与实际速度、加速度、加加速度,提出了一种预测工件旋转轴转速的加工方法,在速度变化剧烈处自动降低工件旋转轴转速,以避免加速度和加加速度的变化对伺服系统造成的机械冲击,利用Matrix VB控件编程技术,设计了凸轮轴磨削软件,并将其移植到YTMK-CNC8326全数控高速凸轮轴磨床中。测试表明,采用该方法磨削的凸轮轴型线误差小于±0.01mm,工件表面粗糙度得到明显改善,实现了凸轮轴的精密加工。

改进转速预测控制的无刷直流电机调速研究

在机床驱动系统中无刷直流电机有较多应用,文章主要研究无刷直流电机的控制方法,针对调速系统整体的抗扰动能力方面,给出了转速预测PI控制的调速方式。并重点对转速预测的方法进行了研究,结合传统的预测控制理论,给出了更加简便的多阶增量预测方法,即利用前一时刻电机转速的增量变化规律来预测后一时刻的电机转速,实现对电机转速的控制,获得了在较小的扰动误差情况下减少运算量的效果。通过MATLAB对比仿真,验证了此预测方法和调速方式的优越性。

基于主成分分析的IPSO-SVM血泵转速预测

针对目前血泵预测方法中,未充分考虑到循环系统的复杂环境的缺点,采用主成分分析(PCA)的改进粒子群算法(IPSO)优化支持向量机(SVM)的方法将循环系统中复杂因素考虑到模型中。对血泵和循环系统进行建模,利用PCA对循环系统影响因素进行降维分析,利用IPSO优化SVM得到模型参数,对血泵转速期望值预测。最终对模型进行性能评估分析。结果表明,该算法在血泵转速预测中具有更好的逼近能力和预测精度,说明了其有效性。

船舶涡轮式发动机瞬时转速预测方法研究

动力系统可谓舰船的心脏,直接决定了舰船的航行速度、输出功率和可操作性等重要指标。船舶工业经过近百年的发展,船舶发动机技术也不断改进,从最初的蒸汽发动机逐渐发展为新一代的涡轮式发动机。本文的主要介绍对象就是船舶涡轮式发动机,该类型发动机的最大优点是在原有发动机排量的基础上,有效提高发动机的功率,因此广泛应用于飞机、轮船等大型机械设备。本文首先对船舶涡轮式发动机的原理与组成进行简单介绍,建立涡轮发动机的函数模型,并在此基础上研究了船舶涡轮式发动机瞬时转速的预测方法,在船舶涡轮式发动机故障诊断等方面有重要意义。

涡扇发动机加速过程转速预测模型

以某型涡扇发动机为研究对象,深入研究了不同条件下加速瞬态过程的飞行试验数据,通过分析转速的变化特性,建立了该型发动机加速瞬态过程的转速预测模型,同时结合飞行试验数据对发动机预测模型进行了验证,结果表明预测模型计算与飞行试验数据吻合度较高,可用于该型发动机加速瞬态过程的转速预测。

基于人工神经网络的航空相机导片轴转速预测研究

航空相机导片轴转速预测有着重要的技术作用.为了准确预测航空相机导片轴的转速,本文提出了基于人工神经网络的转速预测方法.从相机导片轴的动态方程出发,推导出了转速的表达式,然后根据转速与定子电压、定子电流、转子磁链之间的非线性关系,建立了两种人工神经网络转速预测模型.文后的仿真结果表明,这两种基于人工神经网络的转速预测模型可以准确跟踪相机导片轴转速的变化,具有一定的科学性和先进性.

基于在线LSSVM的超声波电机转速预测器

旋转行波超声电机的转速预测器,基于在线最小二乘支持向量机建立,并采用输入增维,化多值映射为多对一映射。其输出位置信息使用增量式圆光栅编码器进行测量,转速则由编码器位置信息求差分获得。输入数据每个点为相关的维向量,输出数据每个点为标量,同时在线更新的数据集。最后令LSSVM在线完成一步预测,由得到的原始数据和预测结果,可获得误差曲线和预测结果的迟滞环。实验验证该预测器有效。

基于最优平滑系数三次指数平滑法的转速预测

针对基于传统三次指数平滑法转速预测精度较低的问题,提出了基于最优平滑系数三次指数平滑法的转速预测方法。该方法根据已知的转速序列曲线,对平滑系数在其取值范围内进行搜索寻优,以预测转速的均方误差作为寻优目标函数,根据已知转速曲线的不同变化趋势,分段寻优并拟合得到目标函数与平滑系数间的函数关系,进而得到各段局部最优平滑系数,对局部最优平滑系数求和取平均值作为全段转速曲线的最优平滑系数,将最优平滑系数应用于工程,得到基于最优平滑系数的转速预测结果。验证结果表明,基于最优平滑系数三次指数平滑法的转速预测均方误差σ=0.048 6,且算法可以实现快速响应,能够满足工程要求。

基于ESO的超局部无模型PMSM转速预测控制

针对永磁同步电机(PMSM)由于参数变化和外界干扰导致控制性能下降的问题,提出了一种基于扩展状态观测器(ESO)的超局部无模型转速预测控制(MFSPC)方法,并解决了数字系统中的一拍延迟问题。该方法仅利用速度环的输入和输出,不考虑电机参数,避免了因电机参数变化导致的模型失配。针对传统MFSPC方法参数调整多、工作量大、输出脉动大、抖振明显、抗干扰性和鲁棒性差的问题,建立了ESO,实时监测系统的总扰动,并进行前馈补偿。利用ESO产生的转速预测,解决了数字控制系统中的一拍延时问题,并基于频域分析,整定控制参数,提高控制性能。实验结果分析表明:所提方法有较强的抗干扰性和鲁棒性,能够稳定跟踪额定转速,有较快的动态响应。

基于Elman的CO_2离心式压缩机透平转速预测

针对目前CO2离心式压缩机透平转速预测难以实现,并且采用常规的预测方法很难达到良好的效果,提出一种基于Elman神经网络的离心式压缩机透平转速预测方法,利用MATLAB实现了Elman神经网络转速预测模型.仿真结果表明,Elman神经网络预测模型能够实现较高精度的预测.

基于外反馈Elman的离心式压缩机透平转速预测

目前离心式压缩机透平转速预测难以实现,虽然引入了基于Elman神经网络的离心式压缩机透平转速预测方法,但当离心式压缩机转速变化比较大时,该预测方法的预测精度就明显下降。针对这一现象,提出了一种基于外反馈Elman的离心式压缩机透平转速预测方法。在标准Elman神经网络的基础上加一个由输出到输入的外反馈,通过带外反馈的Elman神经网络实现对离心式压缩机透平转预测。仿真实验结果表明,所提出的带外反馈的Elman神经网络预测方法预测精度较高,特别在转速变化较大时,收敛速度快,稳定性高。

船舶发动机瞬时转速预测方法研究

由于传统发动机瞬时转速预测方法存在预测误差大的缺点,提出船舶发动机瞬时转速预测方法研究。根据燃气的流量模型和预测流程,构建船舶发动机流体力学函数模型,在分析船用发动机结构示意图的基础上,建立发动机瞬时转速微分方程,并依托船舶发动机瞬时转速预测误差的分析,实现船舶发动机瞬时转速的预测。结果表明,与2种传统预测方法相比,提出的预测方法具有较高的预测能力,瞬时转速的预测误差值分别降低了86%和77%,提高了船舶发动机瞬时转速预测的准确性。

基于电机参数失配的模型预测转速控制系统运行稳定性研究

随着模型预测控制方法广泛应用于电机系统,电机控制性能显著提高,但电机参数失配等因素会影响模型预测控制系统运行性能,甚至会导致系统运行不稳定,相关运行稳定性问题缺乏深入研究。以永磁同步电机为控制对象,分析参数失配对模型预测转速控制系统运行稳定性的影响,针对传递函数和Lyapunov理论的局限性,提出一种基于状态方程的模型预测转速控制系统运行稳定性分析方法,探究模型参数失配对电机系统稳定运行区域的影响规律,并进一步明确系统稳定运行的边界条件,分析表明电机系统运行稳定性主要受电机电感和转动惯量影响。搭建永磁同步电机驱动系统实验平台验证了运行稳定性结论的正确性,研究结论能够为电机系统的稳定运行提供支撑,推动模型预测控制理论在电机领域的发展和应用。

位置伺服永磁电机鲁棒性无差拍预测转速控制

为了提高永磁同步电机位置伺服系统的控制性能,该文提出一种鲁棒性无差拍预测转速控制策略。首先,根据无差拍控制原理对速度环和电流环进行设计。其次,采用增量模型消除了永磁磁链对电流预测的影响。再次,设计扩展状态观测器,对参数不匹配、负载和逆变器非线性造成的扰动进行观测。然后,根据位置伺服系统的特点提出一种补偿策略。最后,通过实验对提出的控制策略进行研究,实验结果表明,该方法能提高系统的稳态控制精度和动态响应速度。

高性能永磁同步电机显式模型预测控制算法研究

该文提出一种应用于永磁同步电机的级联式高性能显式模型预测控制算法,基于多参数规划思想建立系统参数化模型,离线求解有约束条件下的最优解并以状态量的分段仿射函数形式保存,解决了连续控制集模型预测控制算法在线求解的算力需求问题;全面介绍了显式模型预测控制的应用思想及设计流程,分析了在永磁同步电机控制中模型失配、死区效应、数字延时等非理想因素带来的影响并给出了应对措施;与传统PI控制算法进行对比,通过仿真与实验验证了显式模型预测控制算法的有效性及优越性。

涡轴发动机动力涡轮转子失去负载转速预测

为满足发动机适航规章CCAR33.27对涡轮失去负载时转子完整性的设计要求,研究涡轮失去负载瞬间转速随时间变化规律。采用多点稳态法对动力涡轮超转瞬时气动效率与转速对应关系进行研究,在此基础上,假设动力涡轮进口燃气能量不变,进而分析动力涡轮扭矩与转速的变化关系。然后采用理论力学和工程分析相结合的方法建立了动力涡轮失去负载瞬间转子转速随时间变化预测模型,并采用整机试验数据对该模型进行了验证,证明了该预测模型的合理性和准确性,建立的预测模型可为动力涡轮强度和超转保护设计提供理论依据。研究结果表明,动力涡轮转子失去负载后转速在200~300 ms上升至160%,接近大部分轮盘破裂转速,需要在涡轴发动机超转保护设计中引起足够重视。

基于转速和负荷预测的发动机运行工况域调节（英文）

针对汽车发动机工况识别和运行工况域动态调节的难题,提出了一种在转速和负荷预测的基础上,动态调节运行工况域的方法。该方法很好地融合了自适应神经模糊推理的转速和负荷预测和运行工况域免疫反馈调节的优势。讨论了运行工况域与转速、负荷偏差的周期和幅值的关系。通过仿真研究表明:该方法能够有效地动态调整运行工况域,提高了发动机在复杂路面条件下的适应能力。

神经网络预测在无刷直流电机调速中的应用

针对传统无刷直流电机调速系统中转速控制器参数不易设定、传统控制中依据反馈信号控制当前状态会产生延迟且转速预测精度较低等弊端,提出了一种改进的神经网络预测控制方法。该方法将BP神经网络和预测控制相结合,并在转速预测环节利用曲率圆作为参考模型实现神经网络的训练。通过设置适当的输入层和隐含层,实现了神经网络对误差信号的有效调节,并预测出电机下一时刻的转速,从而有效地减小了控制作用的延迟时间,使非线性控制系统的参数设定具有良好的准确性,并能提高无刷直流电动机的转速预测精度和准确度。仿真结果表明,神经网络预测控制能够在1 000~3 000 r/min的调速范围内,有效改善系统的控制精度、实时性和稳定性。该方法也可应用于轧机、变频空调压缩机等调速控制系统。

变频环境下异步电机实际转速快速计算方法

非额定状态下运行的异步电动机变频调速过程中,转差率由于其不确定性成为影响转速精准控制的重要参数。基于异步电动机转差率、供电频率和负载之间的耦合关系,提出一种电机实际转速快速计算方法。以实现转速精准输出为目标,从统计学角度出发,采用回归方程模型构建异步电动机转差率公式,达到对电机转差率量化控制的目的,并最终实现电机在变频环境下输出转速的精确预测。将转速计算方法和实验测量结果进行对比,显示该方法预测的电机转速和实际输出相吻合,误差在0.5%以内,验证了方法的可行性和精准度。