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造纸机多电机同步速度链控制系统研究 被引量:12
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作者 王建华 詹国兵 《机械工程与自动化》 2015年第4期148-149,共2页
针对造纸机传动控制系统中的多电机同步控制问题,对多电机线速度不同步的原因进行了分析,对速度链控制的原理进行了研究,提出了基于主从级联结构的线速度同步和速度链控制方案,并利用MATLAB开发了GUI界面程序,采集并显示各传动点的速度... 针对造纸机传动控制系统中的多电机同步控制问题,对多电机线速度不同步的原因进行了分析,对速度链控制的原理进行了研究,提出了基于主从级联结构的线速度同步和速度链控制方案,并利用MATLAB开发了GUI界面程序,采集并显示各传动点的速度波形。试验研究表明,该控制系统动态响应快,运行可靠稳定。 展开更多
关键词 造纸机 线速度同步 速度链控制
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基于改进蚁群优化算法的中高速长网纸机速度链的控制 被引量:4
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作者 汤伟 马强 +1 位作者 税宇阳 王帅 《中国造纸》 CAS 北大核心 2019年第11期42-50,共9页
对中高速长网纸机而言,确保速度链控制满足工艺要求对纸机正常运行有着重要意义。目前,纸机速度链控制多采用常规PID控制,但中高速长网纸机由于自身传动点多、车速快,故对闭环系统的响应速度和控制精度要求高,常规PID参数整定方法难以... 对中高速长网纸机而言,确保速度链控制满足工艺要求对纸机正常运行有着重要意义。目前,纸机速度链控制多采用常规PID控制,但中高速长网纸机由于自身传动点多、车速快,故对闭环系统的响应速度和控制精度要求高,常规PID参数整定方法难以满足上述控制要求。蚁群优化算法(ACO)是一种适合多目标寻优的全局搜索算法,但传统蚁群算法易陷入局部最优及搜索较慢的问题,对此,本课题将信息素因子(α)和启发式因子(β)按一定比例关系随迭代进行变化,提出一种改进蚁群优化算法,并将其应用于速度链PID控制器参数整定中。仿真结果表明,与常规PID控制相比,基于改进的蚁群优化算法PID控制系统响应速度更快、超调更小、抗干扰能力更好、鲁棒性更强。应用结果表明,该控制系统可保持纸机各部分速度长期稳定。 展开更多
关键词 中高速长网纸机 速度链控制 改进蚁群优化算法 PID参数优化
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自适应模糊-PID控制器在链梯速度控制系统中的应用 被引量:5
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作者 张春艳 张荣标 +1 位作者 徐开军 杨文超 《微计算机信息》 北大核心 2005年第10S期39-41,共3页
链梯速度具有随负载而变化的时变特性,当负载变化时,采用传统的PID控制很难满足要求,为此本文提出了一种基于模糊推理的PID控制器,它利用FUZZY推理,对系统所处的不同状态实现PID参数的在线自适应控制,使系统在任何状态下,都能得到比传统... 链梯速度具有随负载而变化的时变特性,当负载变化时,采用传统的PID控制很难满足要求,为此本文提出了一种基于模糊推理的PID控制器,它利用FUZZY推理,对系统所处的不同状态实现PID参数的在线自适应控制,使系统在任何状态下,都能得到比传统的PID更好的控制效果和更强的鲁棒性,仿真结果也证明了这一点。 展开更多
关键词 自适应 FUZZY-PID控制 速度控制系统
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基于A-B平台的造纸机传动控制系统设计及应用 被引量:9
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作者 马文明 《中国造纸》 CAS 北大核心 2017年第4期55-59,共5页
针对造纸机传动控制系统准确实现速度链控制、负荷分配和张力控制的技术难点,设计基于A-B平台的造纸机传动控制系统,对控制系统的硬件和软件进行设计,重点研究速度链控制、负荷分配和张力控制的控制原理,设计造纸机传动控制解决方案。
关键词 传动控制系统 速度链控制 负荷分配
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CONVERGENCE RATES OF MARKOV CHAIN APPROXIMATION METHODS FOR CONTROLLED DIFFUSIONS WITH STOPPING
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作者 Qingshuo SONG Gang George YIN 《Journal of Systems Science & Complexity》 SCIE EI CSCD 2010年第3期600-621,共22页
This work is concerned with rates of convergence of numerical methods using Markov chainapproximation for controlled diffusions with stopping (the first exit time from a bounded region).In lieuof considering the assoc... This work is concerned with rates of convergence of numerical methods using Markov chainapproximation for controlled diffusions with stopping (the first exit time from a bounded region).In lieuof considering the associated finite difference schemes for Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) equations,a purely probabilistic approach is used.There is an added difficulty due to the boundary condition,which requires the continuity of the first exit time with respect to the discrete parameter.To prove theconvergence of the algorithm by Markov chain approximation method,a tangency problem might arise.A common approach uses certain conditions to avoid the tangency problem.Here,by modifying thevalue function,it is demonstrated that the tangency problem will not arise in the sense of convergencein probability and in L^1.In addition,controlled diffusions with a discount factor is also treated. 展开更多
关键词 Controlled diffusion dynamic programming equation Markov chain approximation rate of convergence.
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