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基于轴箱垂向振动加速度的地铁车轮失圆状态诊断方法 被引量:1
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作者 梁红琴 姜进南 +5 位作者 陶功权 刘奇锋 卢纯 温泽峰 张楷 肖乾 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期431-443,共13页
首先,建立卷积神经网络、深度置信网络、支持向量机和以一维卷积神经网络全连接层特征为输入的支持向量机模型(1DCNN-SVM),对比上述模型在地铁车轮失圆状态分类识别上的效果;其次,利用代理模型构建轴箱垂向加速度均方根与车速和多边形... 首先,建立卷积神经网络、深度置信网络、支持向量机和以一维卷积神经网络全连接层特征为输入的支持向量机模型(1DCNN-SVM),对比上述模型在地铁车轮失圆状态分类识别上的效果;其次,利用代理模型构建轴箱垂向加速度均方根与车速和多边形磨耗幅值之间的映射关系;最后,通过智能优化算法逆向求解幅值,对比不同代理模型和智能优化算法在多边形磨耗幅值识别上的适用性。研究结果表明:1DCNN-SVM模型在正常、低阶多边形、高阶多边形、随机非圆车轮4类典型的车轮不圆度状态分类识别中取得99.82%的准确性,相比另外3种分类方法,其泛化性能和强化学习能力都具有明显的优势。在车轮多边形磨耗幅值识别方面,基于克里金模型(KSM)和粒子群算法(PSO)的波深识别模型具有更好的预测稳定性和时效性。 展开更多
关键词 车轮多边形磨耗 卷积神经网络 支持向量机 代理模型 智能优化算法
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基于反向传播神经网络的机轮舱衬套加工质量预测方法
2
作者 蒋世奇 邓伯孟 +1 位作者 丁腾飞 刘林 《工业控制计算机》 2024年第5期106-108,共3页
机轮舱衬套是一种高精度的薄壁零件,加工过程工艺参数的设置会影响到成品质量,关键尺寸不易保证。为了找到合适的加工工艺参数,根据已有的加工数据,提出一种基于多输出深度神经网络模型的加工质量预测方法。该方法首先对已有的机轮舱衬... 机轮舱衬套是一种高精度的薄壁零件,加工过程工艺参数的设置会影响到成品质量,关键尺寸不易保证。为了找到合适的加工工艺参数,根据已有的加工数据,提出一种基于多输出深度神经网络模型的加工质量预测方法。该方法首先对已有的机轮舱衬套加工数据进行数据处理、选取和相关性分析,明确影响加工质量的主要变量;然后以车削主轴速度、车削进给速度、磨削主轴速度、磨削进给速度、时效时间作为加工工艺参数,衬套内径、外径、圆度作为输出进行模型训练,并在150套机轮舱衬套数据上进行了试验验证。结果表明,提出的模型在衬套内径、外径、圆度的预测精度误差分别为0.202%、0.254%、0.274%,其训练的模型能快速预测成品加工质量,避免人工经验参数带来的误差,提高产品质量。 展开更多
关键词 机器学习 深度神经网络 机轮舱衬套 多输出回归
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高分子除湿转轮建模与除湿性能预测
3
作者 张雪梅 张慧 +2 位作者 黄永年 钱崝 刘全 《化学工程》 CSCD 北大核心 2024年第1期82-87,共6页
为有效预测高分子除湿转轮的除湿性能,采用效率法模型、BP神经网络模型2种方式对基于高分子除湿转轮实验台的47组实验数据进行建模。通过构建的除湿转轮模型,对20组不同实验工况条件下的转轮除湿性能进行预测,并与实验数据进行对比。根... 为有效预测高分子除湿转轮的除湿性能,采用效率法模型、BP神经网络模型2种方式对基于高分子除湿转轮实验台的47组实验数据进行建模。通过构建的除湿转轮模型,对20组不同实验工况条件下的转轮除湿性能进行预测,并与实验数据进行对比。根据预测结果得出,2种模型均能对用于建模的47组实验数据进行有效回归,且能对非建模实验数据以外的20组实验工况进行较好的预测。效率法模型对于处理空气出口温度的预测精度优于BP神经网络模型,但对于处理空气出口含湿量的预测,BP神经网络模型的预测精度优于效率法模型。选择广州、上海、武汉、北京4个典型气候条件城市,使用所建模型研究其在不同气候分区下供冷季的除湿性能,结果表明高分子除湿转轮在这4个城市中的除湿性能由高到低依次为广州、上海、武汉、北京。 展开更多
关键词 除湿转轮 建模方法 效率法 BP神经网络 性能预测
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激光修整青铜金刚石砂轮预测模型与优化研究
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作者 黄佳成 陈根余 +2 位作者 周伟 朱毅 王昊 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期405-410,共6页
为了根据实验规律获得更多激光修整青铜金刚石砂轮的工艺参数,采用反向传播(BP)神经网络和粒子群遗传混合优化算法(PSO&GA),建立了激光修整青铜金刚石砂轮的预测模型。首先通过分析激光修整的原理得出砂轮型面角度、激光偏转角度、... 为了根据实验规律获得更多激光修整青铜金刚石砂轮的工艺参数,采用反向传播(BP)神经网络和粒子群遗传混合优化算法(PSO&GA),建立了激光修整青铜金刚石砂轮的预测模型。首先通过分析激光修整的原理得出砂轮型面角度、激光偏转角度、入射角度和光斑重叠率为主要影响参数,并以砂轮型面角度误差和峰谷(PV)值为评价指标修整了192组工艺实验数据;建立了4×9×2的3层BP神经网络预测模型,通过PSO&GA混合优化算法对预测模型进行训练优化;最后选取16组实验数据测试BP神经网络预测模型,预测结果比较准确;并对比了梯度下降法(GD)、粒子群优化算法(PSO)和遗传算法(GA)的BP神经网络的训练效果。结果表明,经PSO&GA-BP预测模型角度误差预测偏差在0.2°以内,PV值预测偏差在1.6μm以内,相较于其它优化算法,收敛速度更快、精度更高。该研究为激光修整青铜金刚石砂轮提供了良好的预测模型。 展开更多
关键词 激光技术 青铜金刚石砂轮 神经网络 预测模型 优化算法
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机械弹性电动轮驱动车辆横摆稳定性协调控制
5
作者 李田 赵又群 +2 位作者 林棻 徐涛 李丹阳 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2024年第3期55-63,共9页
针对匹配机械弹性电动轮(MEEW)车辆的横摆稳定性控制问题,提出一种基于主动前轮转向(AFS)与直接横摆力矩控制(DYC)的稳定性协调控制策略。为修正车辆行驶过程中的前轮转角输入,设计了基于微分平坦与RBF神经网络的AFS控制器,从而提高车... 针对匹配机械弹性电动轮(MEEW)车辆的横摆稳定性控制问题,提出一种基于主动前轮转向(AFS)与直接横摆力矩控制(DYC)的稳定性协调控制策略。为修正车辆行驶过程中的前轮转角输入,设计了基于微分平坦与RBF神经网络的AFS控制器,从而提高车辆的转向能力。针对AFS控制器在极限工况下易失效的缺陷,引入基于线性二次型调节器(LQR)的直接横摆力矩控制算法,并依照轴荷比分配四轮力矩。最后,依据机械弹性电动轮的质心侧偏角-质心侧偏角速度相平面图划分稳定域,实现AFS与DYC的协调控制。通过Matlab/Simulink和Carsim进行联合仿真,结果表明:所提出的AFS控制算法在高速高附着工况下有良好的稳定控制性能,但在高速、低附着极限工况下控制效果受到影响。而AFS/DYC协调控制策略效果较好,跟踪精度优于单一控制器,质心侧偏角和横摆角速度的最大跟踪误差仅为3.03°和1.82(°)/s,可保证汽车在极限工况下转向时的横摆稳定性。 展开更多
关键词 机械弹性电动轮 主动前轮转向 RBF神经网络 直接横摆力矩控制 协调控制
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基于GA-BP神经网络晶粒尺寸预测模型的轮端轮毂锻造工艺优化
6
作者 孔德瑜 晏洋 +4 位作者 张浩 邓磊 王新云 龚攀 张茂 《精密成形工程》 北大核心 2024年第3期44-51,共8页
目的针对6082铝合金轮端轮毂在热处理过程中出现的粗晶问题,利用基于遗传算法优化的BP神经网络晶粒尺寸预测模型模拟优化锻造工艺方案,避免产生粗晶。方法以遗传算法替代梯度下降法优化神经网络各节点的权值和阈值,建立高精度的GA-BP神... 目的针对6082铝合金轮端轮毂在热处理过程中出现的粗晶问题,利用基于遗传算法优化的BP神经网络晶粒尺寸预测模型模拟优化锻造工艺方案,避免产生粗晶。方法以遗传算法替代梯度下降法优化神经网络各节点的权值和阈值,建立高精度的GA-BP神经网络晶粒尺寸预测模型,再以轮端轮毂为对象,设计锻造工艺方案并利用Deform进行微观组织仿真,研究压下速率、坯料初始温度对晶粒尺寸的影响,获得最优方案。结果优化模型预测的晶粒尺寸平均值和最大值的平均绝对百分比误差分别为2.55%、0.43%,与常规的BP神经网络相比,准确性有了较大提高。对比不同锻造方案的结果,得到轮毂较优的初始坯料温度为500℃,压下速率为200mm/s,经试验验证,锻件特征位置的晶粒尺寸预测值与实际值之间的误差均在10%以下,表明该预测模型具有良好的工程应用价值。结论遗传算法的引入大大增强了BP神经网络的全局寻优能力,提高了模型的准确性。在Deform中复现的预测模型对锻件的晶粒尺寸分布有较好的预测效果,并基于此成功模拟、优化了轮端轮毂的锻造方案。 展开更多
关键词 轮端轮毂 晶粒尺寸预测 遗传算法 神经网络 数值模拟
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基于KF-LSTM的轮轴横向力间接测量方法研究
7
作者 孙昭意 陈建政 +1 位作者 吴越 谢清林 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第13期254-267,共14页
轮轴横向力作为评价列车运行安全性的重要指标,对其进行服役状态下的在线监测尤为重要。结合卡尔曼滤波和长短时记忆网络算法(Kalman filter&long short-term memory, KF-LSTM)发展了轮轴横向力间接测量模型。首先利用17自由度车辆... 轮轴横向力作为评价列车运行安全性的重要指标,对其进行服役状态下的在线监测尤为重要。结合卡尔曼滤波和长短时记忆网络算法(Kalman filter&long short-term memory, KF-LSTM)发展了轮轴横向力间接测量模型。首先利用17自由度车辆横向动力学方程建立卡尔曼滤波算法的过程和观测方程,其次构建最优观测变量集进行间接测量,然后采用长短时记忆网络算法对列车测量效果较差位置处的横向力测量公式进行修正补偿,通过数值仿真与现场试验证明了提出KF-LSTM模型的有效性。结果表明:基于KF-LSTM方法可准确测量0~20 Hz频域范围内轮轴横向力,仿真线路中轮轴横向力序列预测值与仿真真实值的相关系数约0.85,平均绝对误差值约4.82 kN;现场试验中轮轴横向力序列预测值与测力轮对实测值的相关系数约0.84,平均绝对误差值约2.99 kN,并依据该测量方法设置该车辆在该条线路运行时轮轴横向力的预警标准,为工程设计和实践提供依据。 展开更多
关键词 轮轴横向力 卡尔曼滤波 长短时记忆(LSTM)网络 间接测量
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基于PCA-MSSA-BP神经网络的列车车轮踏面磨耗预测模型
8
作者 王冬 杨钰鑫 《科技创新与应用》 2024年第12期49-54,共6页
分析列车车轮踏面磨耗,预测车轮剩余寿命,对降低车辆运营成本、提高运行安全品质具有重要意义。该文以某公司某型车为例,分析轮对历史检修数据,建立基于PCA-MSSA-BP神经网络的车轮踏面磨耗模型,与传统方法相比,预测精度更高、速度更快... 分析列车车轮踏面磨耗,预测车轮剩余寿命,对降低车辆运营成本、提高运行安全品质具有重要意义。该文以某公司某型车为例,分析轮对历史检修数据,建立基于PCA-MSSA-BP神经网络的车轮踏面磨耗模型,与传统方法相比,预测精度更高、速度更快。该文首先用主成分分析法从众多磨耗影响因素中提取4个主成分因子,接着建立BP神经网络模型,并针对麻雀优化算法进行改进,验证改进效果,将改进后麻雀算法对网络权值和阈值进行优化,实验结果表明,轮径磨耗、轮缘厚磨耗预测的平均绝对误差分别为0.1935、0.1215 mm。 展开更多
关键词 车轮 磨耗预测 主成分分析 麻雀算法 BP神经网络
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Neural Network Based Diagnostics of Actuator for an Attitude Control System
9
作者 SALOMON Montenegro 《Computer Aided Drafting,Design and Manufacturing》 2010年第2期59-67,共9页
The objective of this paper is to develop a neural network-based residual generator to detect the fault in the actuators for a specific communication satellite in its attitude control system (ACS). First, a dynamic ... The objective of this paper is to develop a neural network-based residual generator to detect the fault in the actuators for a specific communication satellite in its attitude control system (ACS). First, a dynamic multilayer perceptron network with dynamic neurons is used, these neurons correspond to a second order linear Infinite Impulse Response (IIR) filter and a nonlinear activation function with adjustable parameters. Second, the parameters from the network are adjusted to minimize a performance index specified by the output estimated error, with the given input-output data collected from the specific ACS. Then, the proposed dynamic neural network is trained and applied for detecting the faults injected to the wheel, which is the main actuator in the normal mode for the communication satellite. Then the performance and capabilities of the proposed network were tested and compared with a conventional model-based observer residual, showing the differences between these two methods, and indicating the benefit of the proposed algorithm to know the real status of the momentum wheel. Finally, the application of the methods in a satellite ground station is discussed. 展开更多
关键词 SATELLITE attitude control momentum wheel neural network fault detection
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On-Line Identification of Grinding Burn and Wheel Wear Based on Grinding Chips Thermal Flow
10
作者 史金飞 张晓玲 +3 位作者 钟秉林 毛善锋 黄仁 田小平 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 1996年第2期38-42,共5页
The theoretical basis of the grinding chips thermal flow being regarded as the characteristic signal of on line identification is summarized. And on line identification of grinding burn and wheel wear based on the g... The theoretical basis of the grinding chips thermal flow being regarded as the characteristic signal of on line identification is summarized. And on line identification of grinding burn and wheel wear based on the grinding chips thermal flow is introduc 展开更多
关键词 GRINDING BURN wheel WEAR identification artificial neural networks GRINDING CHIPS THERMAL flow
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Neural Network Based Terminal Sliding Mode Control for WMRs Affected by an Augmented Ground Friction With Slippage Effect 被引量:8
11
作者 Ming Yue Linjiu Wang Teng Ma 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2017年第3期498-506,共9页
Wheeled mobile robots(WMRs) encounter unavoidable slippage especially on the low adhesion terrain such that the robots stability and accuracy are reduced greatly.To overcome this drawback,this article presents a neura... Wheeled mobile robots(WMRs) encounter unavoidable slippage especially on the low adhesion terrain such that the robots stability and accuracy are reduced greatly.To overcome this drawback,this article presents a neural network(NN) based terminal sliding mode control(TSMC) for WMRs where an augmented ground friction model is reported by which the uncertain friction can be estimated and compensated according to the required performance.In contrast to the existing friction models,the developed augmented ground friction model corresponds to actual fact because not only the effects associated with the mobile platform velocity but also the slippage related to the wheel slip rate are concerned simultaneously.Besides,the presented control approach can combine the merits of both TSMC and radial basis function(RBF) neural networks techniques,thereby providing numerous excellent performances for the closed-loop system,such as finite time convergence and faster friction estimation property.Simulation results validate the proposed friction model and robustness of controller;these research results will improve the autonomy and intelligence of WMRs,particularly when the mobile platform suffers from the sophisticated unstructured environment. 展开更多
关键词 Ground friction radial basis function(RBF) neural network(NN) slippage effect terminal sliding mode control(TSMC) wheeled mobile robot(WMR)
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微纳卫星动量轮神经网络全局快速终端滑模控制
12
作者 范书珲 廖文和 +1 位作者 张翔 李磊磊 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期1727-1735,共9页
针对存在参数不确定性和外界未知干扰的微纳卫星动量轮转速跟踪控制问题,建立了包含模型不确定性和外部干扰的动量轮系统动力学模型,并提出了一种自适应神经网络全局快速终端滑模控制方法。首先,在无外部干扰情况下,设计了全局快速终端... 针对存在参数不确定性和外界未知干扰的微纳卫星动量轮转速跟踪控制问题,建立了包含模型不确定性和外部干扰的动量轮系统动力学模型,并提出了一种自适应神经网络全局快速终端滑模控制方法。首先,在无外部干扰情况下,设计了全局快速终端滑模控制策略以加快系统响应速度,实现系统有限时间稳定。其次,利用径向基函数神经网络对系统参数不确定性和外部干扰进行估计并补偿,并利用李雅普诺夫方法推导出神经网络自适应律,通过自适应调节网络权值确保系统在存在干扰的情况下实现系统稳定。最后通过仿真对比验证,本文设计的控制器不仅响应速度快,而且具有更好的抗干扰能力和鲁棒性。 展开更多
关键词 微纳卫星 动量轮 神经网络 全局快速终端滑模
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基于BP 神经网络的汽车镁合金轮毂低压铸造工艺优化 被引量:1
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作者 程诚 宁萍 李玲玲 《热加工工艺》 北大核心 2023年第7期77-80,共4页
基于BP神经网络建立的4×24×12×2四层结构汽车镁合金轮毂低压铸造优化模型,输入层为铸造模具预热温度、浇注温度、浇注速度及充型压力,输出层为晶粒尺寸、屈服强度。通过BP神经网络优化模型对汽车镁合金轮毂低压铸造成型... 基于BP神经网络建立的4×24×12×2四层结构汽车镁合金轮毂低压铸造优化模型,输入层为铸造模具预热温度、浇注温度、浇注速度及充型压力,输出层为晶粒尺寸、屈服强度。通过BP神经网络优化模型对汽车镁合金轮毂低压铸造成型工艺进行优化。结果表明:优化后的汽车镁合金轮毂铸件晶粒尺寸由146.8μm减小到123.2μm,晶粒尺寸减小率为16.0%;屈服强度由169.7 MPa提升到185.6 MPa,屈服强度提升率为9.4%。汽车镁合金轮毂低压铸造最优工艺参数为模具预热温度380℃、浇注温度690℃、浇注速度0.50 m/s、充型压力6.5 kPa。 展开更多
关键词 BP神经网络 镁合金轮毂 低压铸造 工艺优化
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基于IGWO的台车轮注油系统注油量控制方法研究
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作者 李洪涛 库涛 +2 位作者 王二林 刘金鑫 林乐新 《机床与液压》 北大核心 2023年第22期67-71,共5页
传统烧结机台车轮自动注油系统注油量控制存在控制精度低和鲁棒性差等问题,已经无法满足精确注油的需求。为改善注油性能,提出一种基于改进灰狼(IGWO)算法的烧结机台车轮注油量智能控制方法。利用MATLAB软件辨识注油量控制系统数学模型... 传统烧结机台车轮自动注油系统注油量控制存在控制精度低和鲁棒性差等问题,已经无法满足精确注油的需求。为改善注油性能,提出一种基于改进灰狼(IGWO)算法的烧结机台车轮注油量智能控制方法。利用MATLAB软件辨识注油量控制系统数学模型;搭建BP神经网络PID注油量控制系统;为了提高灰狼算法的收敛速度,引入非线性收敛因子和动态权重,设计IGWO算法实现对BP神经网络的最优初始值及阈值的寻优,输出最优PID控制参数;最后,在仿真环境下,将用IGWO算法优化前后的控制效果进行对比。结果表明:所设计的PID控制器超调小、控制精度高,能够实现注油量的智能控制,满足精确注油的需求。 展开更多
关键词 烧结机台车轮 BP神经网络 改进灰狼算法 PID控制
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矿井无人驾驶环境感知技术研究现状及展望 被引量:10
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作者 胡青松 孟春蕾 +1 位作者 李世银 孙彦景 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第6期128-140,共13页
矿井辅助运输系统是煤矿企业运输人员和重要物料、装备的必备系统,实现矿井无人驾驶是提高运输效率、保障运输安全的必然要求,也是落实国家煤矿智能化建设部署的必由之路。矿井无人驾驶依赖于准确实时的环境感知,即利用激光雷达、毫米... 矿井辅助运输系统是煤矿企业运输人员和重要物料、装备的必备系统,实现矿井无人驾驶是提高运输效率、保障运输安全的必然要求,也是落实国家煤矿智能化建设部署的必由之路。矿井无人驾驶依赖于准确实时的环境感知,即利用激光雷达、毫米波雷达等车载感知器件和车联网支持下的协同感知,实现车辆局部甚至矿井全局的精确详尽感知。对矿井无人驾驶环境感知技术的研究现状进行了系统梳理,指出巷道特殊环境使得矿井车载感知设备的性能都将出现不同程度的下降,并对各种车载感知设备的优劣进行了总结归纳;详细阐述了矿井无人驾驶环境感知的关键技术,包括基于可见光图像或激光点云的单传感器障碍物识别方法,多传感器融合感知的分类及可见光图像+激光点云、可见光图像+毫米波点云、可见光图像+激光点云+毫米波点云、4D毫米波雷达+其他感知器件等多传感器融合方式,智能网联协同感知的实现方式、数据处理方法及其对无人驾驶的促进作用,井下巷道交通标志检测与识别方法,井下无轨胶轮车和有轨机车的巷道可行驶区域分割方法等;对矿井无人驾驶环境感知技术的发展方向进行了展望,建议提高矿井多传感器融合性能、研究矿井自适应感知算法并突破矿井智能网联协同感知技术。 展开更多
关键词 矿井无人驾驶 辅助运输 无轨胶轮车 有轨机车 环境感知 障碍物识别 多传感器融合 网联协同感知
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基于阿克曼原理的4WID/4WIS汽车循迹控制研究 被引量:1
16
作者 刘强 杨蔡进 +1 位作者 张卫华 张众华 《动力学与控制学报》 2023年第1期36-44,共9页
针对四轮独立驱动、独立转向汽车循迹控制精度和转向稳定性兼容问题,同时考虑减小轮胎磨损,延长轮胎使用寿命,本文基于阿克曼转向原理和RBF神经网络PID理论,提出了一种自适应的循迹控制方法.首先,设计了基于RBF神经网络PID理论的自适应... 针对四轮独立驱动、独立转向汽车循迹控制精度和转向稳定性兼容问题,同时考虑减小轮胎磨损,延长轮胎使用寿命,本文基于阿克曼转向原理和RBF神经网络PID理论,提出了一种自适应的循迹控制方法.首先,设计了基于RBF神经网络PID理论的自适应转向控制器,用于控制前内轮转角,保证循迹精度;其次,后内轮以减小质心侧偏角为目标进行辅助转向,保证转向稳定性;接着,基于阿克曼转向原理,确定外轮转角,保证各轮侧偏力分配合理;最后,采用同一瞬心法,确定各车轮转速,以减小轮胎滑动率.本文搭建了CarSim和MATLAB/Simulink联合仿真平台,进行了仿真实验,结果表明:本文提出的循迹控制方法,不仅能获得较小的循迹偏差和质心侧偏角,保证了足够的循迹控制精度和转向稳定性,同时还减小了轮胎滑动率,有利于减小轮胎的磨耗. 展开更多
关键词 阿克曼原理 四轮独立驱动 四轮独立转向 循迹控制 神经网络
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基于Levenberg Marquardt算法的列车最优黏着控制研究
17
作者 倪章棚 吴兵 +2 位作者 肖广文 沈铨 姚林泉 《高技术通讯》 CAS 2023年第10期1090-1099,共10页
电空制动是轨道车辆应用最广泛的黏着制动方式,其制动性能主要受制于轮轨间的黏着状态。在复杂低黏着条件下,传统制动控制系统面临的最大问题是无法使黏着时刻保持最优。因此,基于轮轨黏滑特性和车辆动力学理论,本文首先建立以黏着观测... 电空制动是轨道车辆应用最广泛的黏着制动方式,其制动性能主要受制于轮轨间的黏着状态。在复杂低黏着条件下,传统制动控制系统面临的最大问题是无法使黏着时刻保持最优。因此,基于轮轨黏滑特性和车辆动力学理论,本文首先建立以黏着观测器为核心的蠕滑寻优模型;其次提出以Levenberg Marquardt(L-M)算法为核心的神经网络控制器,完成最优黏着控制系统;最后使用Matlab/Simulink平台分别对基于多交替轨面和实验低黏着轨面的列车黏着控制进行仿真模拟,并与传统比例积分微分控制器(PID)作用下的黏着情况做对比。结果表明,即使面对具有不同特性的低黏着轨面,轮轨黏着在控制系统作用下都能迅速维持在当前轨面下的最优值,有效缩短了制动距离和时间。相比传统PID控制,本文提出的控制系统在制动时间和制动距离上同比减小4.9%与4.1%,调控能力更强,适用于低黏着和大蠕滑下的列车制动工况。 展开更多
关键词 低黏着 高速列车 轮轨接触 神经网络控制器 Levenberg Marquardt(L-M)
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一种适用于非连通交通网络的军事轮式平台机动路径规划方法研究
18
作者 柳玉 张莉丽 赵志军 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第6期337-342,共6页
针对现有战术训练模拟或作战仿真实验系统中军事轮式平台在非连通交通网络中的机动路径规划问题,在道路插值预处理结果基础上,设计一种基于Geohash的空间搜索算法,将机动时起点、终点与原有交通路网构造连通,进一步考虑地形地貌对机动... 针对现有战术训练模拟或作战仿真实验系统中军事轮式平台在非连通交通网络中的机动路径规划问题,在道路插值预处理结果基础上,设计一种基于Geohash的空间搜索算法,将机动时起点、终点与原有交通路网构造连通,进一步考虑地形地貌对机动性能的影响,修正Dijkstra最优路径算法,计算生成最短路径图,有效解决起点、终点不在交通路网上的非连通机动路径寻优问题。实验表明所提算法在访问顶点数目和搜索效率上存在明显优势。 展开更多
关键词 非连通交通网络 轮式目标 最优路径 战术训练 仿真模型
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基于神经网络PID的多轮轮毂电机协调控制研究 被引量:1
19
作者 苏清源 《计算机测量与控制》 2023年第8期135-141,共7页
多轮轮毂电机运行参数具有不确定性,因此难以精准计算电机协调控制量,所以设计基于神经网络PID的多轮轮毂电机协调控制方法;搭建多轮轮毂电机数学模型,在该模型下实时采集多轮轮毂电机转速、位置等运行参数,并计算电机协调控制量;设计... 多轮轮毂电机运行参数具有不确定性,因此难以精准计算电机协调控制量,所以设计基于神经网络PID的多轮轮毂电机协调控制方法;搭建多轮轮毂电机数学模型,在该模型下实时采集多轮轮毂电机转速、位置等运行参数,并计算电机协调控制量;设计神经网络PID协调控制器,利用神经网络PID算法生成协调控制指令,从转速、转矩等方面实现多轮轮毂电机的协调控制;测试结果表明,在空载和负载工况下所提方法的转速控制结果与预期值之间的差值分别为2.7 r/min、3.3 r/min,转矩控制结果与预期值之间的差值分别为5.2 N·m、5.8 N·m,电机运行平衡度较高,多轮轮毂电机协调控制效果好。 展开更多
关键词 神经网络PID 多轮轮毂电机 电机控制 协调控制 控制指令
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基于状态回声网络的电梯曳引轮轮槽磨损安全性评价 被引量:1
20
作者 林俊杰 《甘肃科学学报》 2023年第1期26-30,48,共6页
目前针对磨损安全性评价的方法主要按照磨损状态进行人为判断,缺乏定量分析基础。为准确评价电梯曳引轮轮槽磨损安全性,提出了基于状态回声网络的电梯曳引轮轮槽磨损安全性评价方法。首先提取电梯曳引轮轮槽磨损特征,然后将特征作为回... 目前针对磨损安全性评价的方法主要按照磨损状态进行人为判断,缺乏定量分析基础。为准确评价电梯曳引轮轮槽磨损安全性,提出了基于状态回声网络的电梯曳引轮轮槽磨损安全性评价方法。首先提取电梯曳引轮轮槽磨损特征,然后将特征作为回声网络的输入,将电梯曳引轮轮槽磨损安全值作为输出,通过回声网络训练和学习,建立电梯曳引轮轮槽磨损安全性评价模型。测试结果表明,该方法的电梯曳引轮轮槽磨损安全性评价误差小,可准确评价电梯曳引轮轮槽磨损安全性。 展开更多
关键词 状态回声网络 电梯曳引轮 轮槽磨损 安全性评价 特征提取
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