一类e-HR神经元模型的网络同步控制

基于磁通e-HR神经元模型,通过构造合适的李雅普诺夫函数,提出了一种新的非线性自适应反馈同步控制准则,研究了该模型耦合之后的网络同步,发现该方法对系统达到网络同步是可行性的,从而说明自适应控制器的选取也是有效的。最后,通过数值模拟验证了所提出的同步准则的有效性。

磁通e-HR神经元模型的分岔模式与同步

基于外界电磁场建立了磁通e-HR神经元模型,通过数值仿真研究了在不同参数组合的情况下磁通e-HR神经元模型的分岔模式,发现磁通e-HR神经元模型存在倍周期、逆倍周期、无混沌的加周期等分岔模式.此外,基于理论分析,通过运用非线性自适应控制方法,研究了电突触耦合的磁通e-HR神经元模型的同步行为,实现了由混沌状态到簇放电状态的同步控制,从而为深入了解磁通神经元模型的分岔模式提供了有益的探讨.

双感应电机驱动振动筛的控制同步研究

以振动同步方式作为工作机理的振动筛在社会产生中已不能满足工艺需求,通过引入控制方法来实现零相位差状态,实现增加振幅的目的。根据机械动力学理论将振动筛的运动状态转化为双机驱动振动系统动力学模型,对振动系统实现同步运动的同步性条件和稳定性条件进行推导和分析;整体基于主从控制策略,采用模型预测磁链控制策略设计了单台感应电机的转速控制器,在单神经元PID控制中引入前馈控制,设计了相位控制器来实现两偏心转子零相位差状态;根据动力学模型在Matlab/simulink中搭建仿真模型,通过仿真表明提出的控制策略、方法是有效的,并具有稳定性;将提出的控制方法与其他控制方法进行仿真比较,结果表明该控制方法的同步控制效果更好,快速性更好。

基于ALE-MRAS磁链观测器的永磁同步直线电机均匀退磁诊断研究

设计了自适应线性神经元?模型参考自适应(adaptive linear element-model reference adaptive system,ALE-MRAS)磁链观测器,以解决永磁同步直线电机(permanentmagnet synchronouslinearmotor,PMSLM)多工况下均匀退磁磁链观测问题。首先,建立PMSLM正常、微弱、轻度、中度以及重度退磁故障下的有限元模型,仿真计算不同退磁程度下磁链的精确值;其次,建立模型参考自适应(model reference adaptive, MRAS)磁链观测器,采用自适应线性神经元(adaptivelinear element,ADALINE)算法在线修正MRAS的自适应律,得到ALE-MRAS磁链观测器,实现多工况下准确地在线磁链观测;然后,选取磁链幅值为故障特征值,结合ALE-MRAS磁链观测器观测结果,与有限元故障模型计算得到的磁链精确值进行对比,诊断出故障及故障程度;最后,制作退磁样机,搭建实验平台,对不同工况下的退磁故障进行诊断,精确度高达98%以上。通过与滑模磁链观测器和MRAS磁链观测器的对比,验证了文中诊断方法的正确性和先进性。

e-HR神经元模型分岔分析与同步控制

以单个e-HR神经元模型为基础,研究该模型在双参数平面中的分岔特征,以及通过引入磁控忆阻器建立了磁通耦合e-HR神经元模型,并实现同步控制。基于数值模拟发现,e-HR神经元在双参数平面上存在倍周期、逆倍周期、伴有混沌加周期等分岔模式。通过运用自适应控制方法,对从系统施加控制项,使主从系统由混沌态同步到了簇放电态,从而为研究神经元放电模式的产生、迁移和转变提供了有益的探讨。