控制工程在机械电子工程中的应用研究

随着科学水平的不断提升,控制工程已经得到了广泛应用。而将其应用到机械电子工程中,有助于机械电子工程实现快速发展。基于机械电子工程基本理论,探讨了控制工程的常见应用技术,从神经网络控制系统的应用、预测控制系统的应用、集成自动控制系统的应用、模糊控制系统的应用、柔性机械臂轨迹跟踪控制系统的应用等方面深入分析了控制工程在机械电子工程中的应用,为推动我国机械电子工程领域的长远发展提供启示和借鉴。

人工智能驱动的机电一体化工程机器人研究

文章主要研究人工智能驱动的机电一体化工程机器人。通过机械结构设计、电子控制系统设计和人工智能算法集成,实现了工程机器人的智能化。开展实验测试工程机器人的运动学性能、视觉引导抓取能力和柔性装配能力,结果表明该机器人在运动性能、感知能力和适应性方面表现优异。研究表明,人工智能技术与机电一体化的深度融合是实现工程机器人智能化的有效途径,对拓展机器人应用领域、推动智能制造发展具有重要意义。

Modeling and Control for Magnetostrictive Hysteresis

To deal with the rate-dependent hysteresis presented in a magnetostrictive actuator, a new method of modeling and control is proposed. The relationship between inputs and outputs of the actuator is approximately described by a dynamic differential equation with two rate-dependent coefficients, each expressed as a polynomial of frequency. For a given frequency, the coefficients will be able to be estimated by approximating the experimental data of the outputs of the magnetostrictive actuator. Based on this model, a quasi-PID controller is designed. In the space of the coefficients and frequency, the stable domain of closed loop system with hysteresis is analyzed. The numerical simulation and experiments have born witness to the feasibility of the proposed new method.

基于RBFNN的跨座式单轨车辆自动驾驶滑模控制研究

针对跨座式单轨全自动驾驶控制问题,在分析跨座式单轨运行场景的基础上,建立了基于RBFNN的跨座式单轨动力学模型,明确了控制目标,提出了基于基于径向基神经网络(RBFNN)的跨座式单轨固定时间滑模控制方法,设计了基于RBFNN的跨座式单轨固定时间滑模控制器,并基于Lyapunov稳定性理论证明了控制器的稳定性。通过数值仿真结果表明:设计的控制算法能使车辆的位置和速度在15 s内均跟踪到指令曲线,而有限时间控制器在24 s才能跟踪上指令曲线;有RBFNN相较于无RBFNN,在位置跟踪上更加接近指令位置约0.1 m,在速度跟踪上更加接近指令速度约0.01 m/s;仿真结果表明笔者设计算法能有效提升跨座式单轨车辆的运行效率,可为跨座式单轨全自动驾驶的实施提供控制算法借鉴。

电工电子技术与单片机技术的融合应用

阐述电子工程技术和单片机技术的特点,分析单片机技术在机电一体化系统、电子电工数据采集系统、智能控制中的应用,探讨不同场景案例中的电子工程与单片机技术的融合应用。

RBF神经网络的机电伺服系统固定时间滑模控制

为实现机电伺服系统的高精度跟踪控制,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的固定时间滑模控制方法。首先,将可变指数滑模面与常数指数滑模面结合,构造了固定时间滑模控制器,能够削弱抖振问题,使系统在固定时间内收敛;其次,考虑到系统扰动的边界难以确定,引入双隐含层RBF神经网络对扰动进行逼近和补偿;最后,通过将隐含层与输出层的网络连接权重设计成自适应更新的参数,进一步提高神经网络的逼近与补偿能力。结果表明:所提出的控制方法对控制系统有着更好的补偿效果,能够更好地削弱外界干扰对系统造成的影响,实现机电伺服系统的精确跟踪控制。

四轮转向车辆的径向基函数神经网络复合控制器设计

建立了四轮转向车辆的八自由度动力学模型,并设计了四轮转向车辆的径向基函数神经网络控制器,该控制器采用直接闭环训练法以离线的方式进行训练。为了克服离线训练导致控制系统适应性差的缺点,本文同时设计了一个单神经元自适应PSD控制器,它与径向基函数神经网络控制器组成复合控制系统共同完成对四轮转向车辆的控制。结合建立的八自由度车辆动力学模型对设计的复合控制器进行仿真实验分析,结果表明,无论匀速工况还是变速工况,径向基函数神经网络复合控制器均可有效地改善四轮转向车辆的操作稳定性。

RBF神经网络理论在柴油机控制中的应用

为了解决船用电站发动机调速效果容易受到环境影响问题,基于RBF神经网络理论提出了一种柴油机RBF-PID转速控制算法,实时地优化转速环控制器的控制参数,且初始权值对RBF神经网络的影响很小。在突变负载的情况下针对不同的初始权值进行了一系列仿真计算,并在D6114柴油发电机上进行了实验验证。仿真结果与实验结果相吻合。结果表明:初始权值对RBF-PID控制算法的影响小于对BP-PID控制算法的影响,算法鲁棒性更强。柴油机采用RBF-PID控制算法,能够在获得相对于传统PID更好的调速效果的同时,环境改变时对其的影响更小而无需花费很多时间进行神经网络的训练学习,满足二级电站的精度指标。

氢燃料发动机点火正时控制优化

在氢燃料发动机试验的基础上,利用RBF神经网络良好的输入输出映射关系,建立起以最佳点火提前角为转速、负荷函数的优化控制数学模型。数字信号处理(DSP)芯片具有快速实时控制的优势,将其用于优化控制氢燃料发动机的点火提前角。基于RBF神经网络进行了仿真并与试验结果进行对比,结果表明:点火提前角最大绝对误差0.41°CA,最大相对误差1.5%。该优化控制模型能准确地获取氢燃料发动机最佳点火提前角。

《机械工程控制基础》课程建设与教学改革探索

《机械工程控制基础》是机械类本科专业学生必修的一门重要专业基础课,在学生学习过程中存在理论知识与应用不能有机结合,学生感觉枯燥、乏味进而失去学习兴趣等问题.针对这种情况,将系统案例和Matlab仿真软件引入课程教学过程中并适当地补充基础理论知识,提高学生学习的针对性和主动性.

机电控制工程课程的网络教学系统的开发

针对机电控制工程课程项目实践教学的需求，开发了基于B／S模式的开放互动式的网络教学系统，详细介绍了机电控制工程课程网络教学系统的网站设计、总体架构和各层功能的实现方法。该系统具有教学资源下载、网络答疑与讨论、网络提交作业等功能，大大提高了网络教学的优势和教学资源的利用率，取得了很好的教学效果。

双语教学的探索与实践

本文根据实施"机电控制工程基础"专业课程双语教学活动的实际情况,结合公共关系学上主体和受体的相关互动理论,对双语教学这一教学活动进行了分析和阐述,从主体——教师、受体——学生以及处于中间层的作用媒介、作用方式三个方面,对"机电控制工程基础"双语教学过程中的关键环节进行了分析,探讨了其改进方式,为我国专业课程开展双语教学的实践提供了有益的探索和建议。

电控发动机怠速RBF神经网络控制

提出发动机怠速控制的神经网络方法,给出了RBF神经网络模型,并将带遗忘因子的梯度下降法应用于RBF神经网络的参数调整。利用RBF神经网络良好的非线性映射能力,通过对发动机转速及转速变化率映射,得到步进电机相应驱动信号,从而实现怠速控制。实验结果表明,神经网络控制响应快、鲁棒性强,可有效提高发动机怠速品质,改善发动机的性能指标。

商用车横向稳定性优化控制联合仿真分析

提出一种基于粒子群优化与径向基(Radical basis function,RBF)神经网络优化算法的商用车横向稳定性优化控制策略,采用上、下双层控制模式,上层控制器以横摆角速度与质心侧偏角为控制目标,依据车辆行驶工况的反馈信息,利用粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法对模糊控制器中的比例因子参数实施动态优化,实现对前轮附加转角和横摆力矩的控制。下层控制器采用RBF神经网络优化制动力分配,通过对横摆角速度偏差的自适应学习,结合滑移率控制器实时优化分配左、右前轮的制动器制动力并修正前轮转角。基于搭建的Truck Sim与Matlab/Simulink联合仿真环境,选取典型试验工况进行车辆横向稳定性仿真分析。研究结果表明,与传统的电子稳定控制系统(Electronic stability control,ESC)控制策略相比较,优化控制后车辆的横摆角速度、质心侧偏角以及侧向加速度等动态响应指标均满足控制要求,并且实际行驶轨迹与目标规划路径之间具有良好的跟随性,有效改善了低附着路面行驶条件下商用车的横向稳定性。

机电一体化技术综合实验台的设计及实验安排

机电一体化实验涉及机械、电子、测试与控制、微机及应用、PLC控制等内容,应该从一个综合的角度来安排实验和研制实验装置,该文讨论了在实验设备的研制上的以及对实验的安排。

基于SIMULINK的汽车发动机怠速模糊神经网络控制

针对汽车发动机怠速控制要求,提出了一种按权值模糊化FCM模型形成的模糊径向基函数(RBF)神经网络控制方案,在SIMULINK环境下进行了控制仿真,获得了比模糊控制更好的性能。

控制工程基础课程教学模式的改革与实践

"控制工程基础"是机械设计及其自动化专业一门重要的必修课,作为一门专业基础课,具有较强的理论性和实践性。针对课程特点以及教学方面存在的问题,在原有理论教学的基础上,引入CDIO的教学理念,加入三级项目环节,通过强化实践环节实现理论与实践有效结合进而提高教学效果,提高了学生学习的积极性,教学效果也明显提高。

机电专业《测控电路》课程教学改革探析

《测控电路》课程教学改革的目的是真正培养具有创新精神和实践能力的高素质学生,以更好地服务社会。文章分析了《测控电路》课程在机电专业中课堂教学与实践教学的现状及存在的问题,对《测控电路》课程的课堂教学和实践教学的内容与方法进行了改革,并将该教学改革方法应用到机电专业本科生毕业设计教学环节中,取得了改革效果。

对工科自动控制系列课程教学体系的思考

针对自动控制基础及技术系列课程面向工科各专业进行传授时,所遇到的授课专业面广、教学侧重点不同、专业背景不同的问题,从课程组织、授课内容及方式、教材选定和建设、实验设置与建设,教师培养等方面,对构筑具有工科泛专业普适性的组合式自动控制基础系列课程教学体系进行思考。

基于RBF神经网络预测的MMSE控制

为了降低过程干扰造成的生产过程波动,研究了一种基于径向基(RBF)神经网络预测的MMSE控制器.首先,采用基于k-聚类学习算法的3层优化径向基网络结构,预测过程干扰时间序列,在此基础上设计MMSE控制器,将其作为EPC过程调整策略,应用于一个化工生产过程的SPC与EPC集成控制系统.然后,采用SPC控制图监测经上述MMSE控制器调整后过程输出并与传统MMSE控制器调整后的过程输出作比较.结果表明,径向基(RBF)神经网络可提高过程干扰预测精度,改进MMSE控制器的控制性能,减小过程波动,提升SPC与EPC集成控制的能力.