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《舰船科学技术》2020,(12)
舰船电气设备智能控制常采用PID控制方式,由于PID控制方式不具备没有自适应能力,当发生较大干扰时,舰船电气设备智能控制效果差,在较长时间后达到平稳状态。为了提升舰船电气设备智能控制效果,提出了神经网络的舰船电气设备智能优化控制方法。首先分析舰船电气设备智能控制原理,确定影响舰船电气设备智能控制性能的PID关键参数,然后引入神经网络对关键参数进行实时整定,以适应舰船电气设备外界条件变化,最后采用Matlab 2018仿真软件实现舰船电气设备智能优化控制仿真实验。与PID舰船电气设备控制方法相比,本文方法的舰船电气设备智能控制性能得到了明显改善,在发生较大的干扰条件下,可以在有效时间达到平稳状态,震荡时间短,提高了舰船电气设备对环境变化的鲁棒性。 相似文献
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隔振器对舰船基座振动特性的影响 总被引:1,自引:1,他引:0
为了研究隔振器类型及布置方式对舰船基座振动特性的影响,针对舰船设备普遍采用隔振器与基座相连的连接方式,首先分析了隔振器刚度、阻尼等参数对舰船基座激扰力特性的影响,并以某船舶发电机组为例,基于有限元方法讨论了隔振器类型及布置方式对舰船基座振动特性的影响。研究表明,一方面,设备向基座传递的激扰力与隔振器刚度、阻尼及设备—隔振器—基座系统固有频率等密切相关;另一方面,隔振器类型及布置方式对基座振动特性也有较大影响。当激励频率较低时,隔振器布置方式对基座振动特性的影响相对较小;而当激励频率较高时,隔振器布置方式对基座振动特性的影响则相对较大。 相似文献
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针对当前舰船类别识别方法无法高精度辨识舰船类别的难题,设计了一种基于激光技术的舰船类别识别方法。首先采用激光技术采集舰船类别识别的信息,并提取舰船类别识别的特征,然后采用回声状态网络设计舰船类别识别的分类器,实现舰船类别识别,最后进行舰船类别识别的仿真模拟实验,本文方法的舰船类别识别精度超过95%,而且可以抵抗各种噪声的干扰,舰船类别识别的鲁棒性要优于对比模型,实验结果表明本文舰船类别识别方法的优越性。 相似文献
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随着船舶技术的发展,现代船舶对船用隔离器系统提出了越来越高的要求,即船用隔离器系统应同时具备低频减振和高频抗冲击的能力,这是传统的船用减振器系统所无法做到的.为了解决此问题,本文提出了一种新的船用隔离器系统,该系统由钢丝绳弹簧和磁流变阻尼器相并联组成.文中对该船用隔离器系统的减振和抗冲击性能进行了模型试验研究。减振试验的激振力频率为1-15Hz,力幅为2.94.11.76kN;冲击试验的最大冲击输入加速度为20g,脉宽为10ms,减振试验和冲击试验均采用MTS液压加载系统来进行.试验结果表明,该船用隔离器系统具有较好的减振效果,使用了MR阻尼器后系统得共振峰值被明显的削弱;在冲击试验中,冲击响应的衰减速度随着MR阻尼器的阻尼增加而明显加快,但是MR阻尼器再冲击瞬间的出力特性明显与低频振动情况下不同,MR阻尼器的出力表现为受控制电流强度影响不大. 相似文献
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