基于MPC的光电热联合系统建模与控制优化

为解决我国北方地区冬季采暖产生的能源消耗与环境污染问题,改善光资源丰富、较丰富地区光能利用率不足的现状,充分利用谷电和日照优势,针对太阳能利用与建筑采暖相结合的分布式能源系统性问题,提出一种基于TRNSYS动态建模与数值建模相结合的光电热联合供暖系统。综合考虑小范围内供暖温度的时滞性以及系统各设备的出力情况,联合Matlab搭建模型预测控制器(MPC),提出一种基于MPC的误差实时校正优化控制策略。分析表明:采用MPC的控制优化,在热负荷跟踪方面,最大误差降低4.16%,平均误差降低2.79%;在室内温度控制方面,最大偏差降低1.2℃,平均偏差降低0.2℃;在太阳能利用占比方面,太阳辐射强度趋近于800 W/m^(2)时,太阳能利用占比差距达最大8.9%。分析结果说明该系统可以更快速、更准确地跟踪建筑热负荷波动,并且有效抑制室内温度波动,提高清洁能源的利用率。

基于热误差补偿的行星滚柱丝杠综合性能试验台设计与分析

行星滚柱丝杠综合性能是丝杠性能的主要指标,现有测试系统多以静态测量法进行测量,操作复杂且偶然误差较高。通过对行星滚柱丝杠综合性能动态测试系统的试验原理、硬件设计、软硬件通讯、软件界面结构的研究,设计了一套行星滚柱丝杠综合性能动态测试系统。基于LabVIEW设计上位机人机交互与控制监测软件对丝杠热伸长量进行了检测,并使用最小二乘法分析丝杠温升与位移的关系,对定位精度试验进行误差补偿。实验结果表明,所设计的试验台系统可以测量行星滚柱丝杠定位精度、噪声、温升、极限转速、加速度,同时热误差测量补偿系统可以减小温度变化对测量位置的影响,补偿前后精度测量指标提升均在30%以上,偶然性误差较小并且精度提高。

一种变压器绕组温控器热模拟温升校准方法

变压器绕组温控器的热模拟温升对变压器温度的准确测量具有重要的影响。为准确评价并测量绕组温控器的热模拟温升特性,提出一种变压器绕组温控器热模拟温升校准方法。首先介绍绕组温控器热模拟原理及结构组成,其次讨论热模拟特性的具体校准方法和相关设备组成,最后通过对不同规格型号的绕组温控器热模拟温升部分进行测量校准。通过对测量数据的分析和研究,表明该校准方法测量准确度能够满足不大于被测绕组温控器最大允许误差1/3的要求,在此基础上总结了在测量过程中的影响因素和减小测量误差的方法。

减少火力发电厂煤质化验误差的策略分析

煤质化验工作是煤炭资源开发的重要环节,与煤炭的价格和经济效益有着直接关联,并重点探讨如何减少火力发电厂煤质化验的误差,详细总结了减少误差的重要性,并对采样与制样、系统与收缩、样品分析等影响因素展开分析,提出了规范操作行为、加大培训力度、完善管理机制、做好记录工作等控制措施,以期为煤质化验的质量优化提供有效参考。

数字孪生下基于DACS-MFAC的数控机床热误差自适应预测方法

基于现代控制理论的经验建模法,在针对数控机床不同生产工况时,难以建立一种共性的热误差解决方案。探索了在数字孪生框架下以无模型驱动方式实现数控机床热误差自适应预测的研究。首先,建立了机床“热传感-映射-融合与优化-驱动”数字孪生框架,实现热特征信息在数字孪生体中的存储与融合。然后,基于MISO系统的假设条件和动态线性化几何释义,提出了一种不受被控系统任何结构数据影响的热误差无模型自适应控制(MFAC)方法。进一步,基于动态发现概率和自适应步长的DACS-MFAC算法按照一定的周期更新系统参数,实现数字孪生系统下热误差预测值的动态优化。实验结果表明,DACS-MFAC方法具有适应强、精度高、收敛性好等优点。

基于数字孪生控制的精密机床热误差模型

已有的研究结果表明,机床的热误差约占其总加工误差的40%~70%,且机床越精密,其热误差所占比例就越大,因此,通过控制热误差以提升机床的加工精度很有必要。针对机床热误差模型的预测精度不高和泛化能力不强的问题,提出了一种引入主轴转速,并可嵌入数字孪生控制系统的机床热误差建模方法。首先,对模糊聚类分析(FCA)、灰色关联分析(GCA)及主成分回归(PCR)方法进行了理论分析;然后,以某立式加工中心为对象,通过热特性实验,获得了转速图谱下的温度数据和热误差数据,并采用模糊聚类分析结合灰色关联分析的方法选取了其温度敏感点;最后,以主轴转速和温度敏感点的温升值为输入变量,采用PCR方法建立了机床热误差模型,并将其与多元线性回归(MLR)模型进行了效果对比。研究结果表明:相比于MLR模型,所建立的PCR模型的预测精度提升9.5%,证明该模型拥有更高的预测精度和更强的泛化能力;可将模型嵌入到数字孪生控制系统中,对机床进行实时热误差预测和热误差控制。

高速电主轴热误差补偿及结构优化研究进展

电主轴热位移控制是解决加工过程中关键问题之一。控制电主轴热位移,提高加工精度和表面质量。常用方法之一是通过冷却系统来降低电主轴温度,内部或外部引入冷却介质如水或油。优化冷却系统设计和控制策略,可进一步提高热位移控制效果。另一方法是通过热补偿控制电主轴热位移。安装温度传感器,并与预先建立的热补偿模型结合,实时进行补偿调整工具或工件位置,以实现高精度加工。同时,选择热稳定性较好材料是另一种控制热位移的策略,它们具有低热膨胀系数和高热导率,可减少热变形引起的位移效应。综上所述,电主轴热位移控制综合考虑冷却系统、热补偿和材料等因素,合理应用这些方法可有效降低电主轴的热位移,提高加工精度和表面质量。

基于模拟退火算法的数控机床热误差补偿方法

为提高数控机床的精度,基于模拟退火算法设计数控机床热误差补偿方法,分别建立机床内部零件沿X轴、Y轴、Z轴方向做平移与旋转运动时的变化矩阵,计算电动机与轴承的发热量,二者相加后就可以得到高速运动下机床发热量。基于模拟退火算法建立热误差偏移补偿模型,获得系统温度的状态参量,得到温度下降后求和单元的传递函数,计算偏移补偿模型内X轴、Y轴、Z轴上经过多次迭代后的位置。设计数控机床热误差补偿算法,得到数控机床热误差补偿结果。实验结果显示,该数控机床在Y轴上的热误差值较小,但是在X轴与Y轴上的热误差较大,经过误差补偿后,其热误差分别降低至1~2 m m和0~1 m m,可见该热误差补偿方法效果较好。

基于RSM-NSGA-Ⅱ的主轴精度调控参数优化

数控机床主轴系统的性能直接影响其加工精度。热误差和回转误差作为主轴系统精度的两个关键指标,研究其多工况下误差变化规律与对应的调控参数优化方法对主轴系统精度的提升具有重要的应用价值。基于响应面(RSM)分析法,以获取的主轴系统热误差和回转误差数据为响应值,建立多工况下的主轴精度RSM模型,基于多目标遗传算法,研究多工况下的主轴系统调控参数优化方法,得到不同工况下的主轴系统最优运行参数,并在自主搭建的主轴精度调控实验台上进行了有效性验证。

基于PCA-BP神经网络数控机床热误差建模研究

针对BP神经网络算法在机床热误差补偿建模中存在稳健性较差的问题,提出一种PCA-BP神经网络建模算法。该方法是在BP神经网络建模的基础上增加PCA的数据前处理过程,用主成分变量参与BP建模,反映原始数据中的大部分信息,保留主要的特征属性。为验证该方法性能,建立了Vcenter-55型数控加工中心的PCA-BP热误差模型,进行多组热误差交叉预测实验,并与传统BP神经网络模型进行性能对比。结果表明,所提PCA-BP模型相比常规的BP模型稳健性显著提高,可将多组预测结果均方根误差的最大均值和最大标准差分别控制在3.64μm和1.68μm以内。研究结果对提高热误差模型的精度及稳健性具有理论指导意义。

数控机床热误差实时补偿应用

将由机床热变形引起的、决定工件加工误差的工件与刀具间相对热位移通过机床数控系统的外部机床坐标系偏置来实现实时补偿,并研制开发了高精度、低成本、满足实际加工要求的热误差实时补偿控制器.经数家企业实际生产使用,数控机床的加工精度大幅度提高,从而验证了本方法的正确性和本实时补偿控制器的有效性.

神经网络在数控机床热变形控制中的应用

提出了一种基于神经网络辩识影响机床热误差关键点的新方法，从而为机床热监控的最佳测温点及控制源位置的选择，提供了新的思路及实现方法。同时也给出了各测温点热平衡时间及热平衡状态时温度的估计方法。实际应用表明所提出的方法具有非常理想的效果。

精密车削中心热误差鲁棒建模与实时补偿

为了减小数控机床的热误差,提高数控机床的加工精度,使用BP神经网络和遗传算法相结合的方法建立了热误差模型,并基于所建模型开发了数控机床热误差实时补偿系统.基于对数控机床热动态过程的分析,利用4个关键温度点,建立BP神经网络热误差模型.用遗传算法优化BP神经网络连接权值和阈值,提高了模型的预测精度和收敛时间.试验结果表明:对精密车削中心进行实时补偿后,加工误差从32μm降低到大约8μm,明显提高了数控机床的加工精度.

数控机床热误差变参数GM(1,1)的建模

为提高数控机床的加工精度,减少热误差对零件加工质量的影响,对热误差变参数灰色GM(1,1)在线预测模型进行研究。变参数灰色GM(1,1)在线预测模型能直接运用热误差时间序列值进行单序列建模,并给出模型参数的逐步迭代公式,根据不断输入的新数据,变参数模型能利用迭代公式,及时修正模型参数。以某精密卧式加工中心为研究对象,对所提出的变参数灰色GM(1,1)模型进行应用验证,并与传统的GM(1,1)模型和新陈代谢GM(1,1)模型进行对比研究。对比分析的结果表明:变参数灰色GM(1,1)模型很好地解决了传统的GM(1,1)模型难以预测大样本数据和非线性变化趋势的问题,且比新陈代谢GM(1,1)模型建模运算量小、求解时间短。变参数灰色GM(1,1)模型的预测值与实验结果对比表明,该模型预测精度高、通用性好,适用于机床热误差建模预测,进而提高机床的加工精度。

电主轴热误差补偿技术的研究进展

阐述了近年来国内外高速电主轴热误差补偿技术的研究进展与发展方向,重点剖析了电主轴数据检测技术、温度测点优化技术、热误差建模技术、热误差补偿方法等方面。为促进高速电主轴热误差预补偿技术的发展,对其未来的研究方向进行了展望。对高速电主轴热误差补偿技术几个关键阶段的现状分析以及展望将会对数控加工领域的热误差控制技术的进步起到重要的指导作用。

高精度数控机床主轴系统热误差的控制方法

为了解决高精度数控机床主轴系统热误差的难题,提出了一种主动控制主轴热误差的新方法.根据设计的螺旋盘管冷却器,分析了硅脂厚度对主轴与冷却器间的接触热阻的影响规律,建立了热阻模型.在简化主轴系统模型的基础上,构建了主轴系统的热-流-固有限元模型,并对冷却参数进行了仿真.利用搭建的温度控制系统,对有限元模型进行验证.结果表明,有限元模型能有效预测主轴系统热特性的变化规律,其冷却器的换热效率高,热平衡时间缩短了约68%,热误差减小了约19%.本研究为精密机床主轴热误差控制提供了一种新思路.

基于改进PSO优化BP的数控机床热误差预测研究

热误差是影响数控机床加工精度的主因,为提高数控机床热误差模型的预测精度,提出了基于改进粒子群优化BP神经网络的数控机床热误差建模预测方法。针对BP易陷入局部最优、收敛速度慢,在标准粒子群算法的基础上,改进粒子的速度与位置更新策略,在此基础上优化BP神经网络的阈值和权值,并建立数控机床热误差预测模型;借助于MATLAB完成仿真实验,结果表明,与标准的BP神经网络和支持向量机相比,基于改进粒子群优化BP神经网络的数控机床热误差预测模型精度高、泛化能力强。

数控机床热误差补偿建模综述

热误差建模技术是决定热误差补偿能否有效进行的关键,对提高数控机床的加工精度至关重要。介绍数控机床热误差建模的国内外研究状况,阐述国内外常用的几种主要的热误差建模方法,即人工智能法、统计分析法、灰色系统法等,探讨各种方法的特点,指出目前研究存在的问题,并展望未来的发展。

火电AGC机组超前控制策略

针对目前常规火电机组自动发电控制(Automatic Generation Control,AGC)性能的不足,设计了基于超短期负荷预测的火电机组AGC超前控制策略,与基于区域控制误差(Area Control Error,ACE)控制的水电机组AGC相配合,实现水火电AGC机组协调控制,达到充分利用火电AGC并调整长期ACE指标的目的。这种方法不仅适用于当前阶段,经过少量的改动也能应用于电力市场AGC辅助服务交易中。应用该方法的超前AGC控制系统已在江西EMS 系统平台上实现并投入在线闭环控制,运行实践表明,该方法能有效预测ACE未来的变化趋势,对指导AGC进行超前调整起到了很好的作用。

数控机床热误差的最优线性组合建模

提出数控机床热误差的最优线性组合建模方法及其相关算法.该方法通过线性和的方式对基于不同数学理论所建立的热误差模型进行综合,并以不同拓扑结构及训练算法的反向传播神经网络为例,建立了最优线性组合神经网络.通过对一台CNC机床的实际加工数据进行分析,对该建模方法进行验证,并探讨了该方法的最佳使用条件及其原因.建模结果表明,所提出的方法能够在节省建模时间的同时大幅提高所建立模型的预测精度,是一种高性价比的建模方法.