电液伺服系统的神经网络辨识与自适应控制

对一实际电液伺服系统进行了神经网络仿真研究，仿真结果表明，神经网络用于电液控制系统的辨识与自适应控制是可行的，可以解决电液控制系统中非线性及其控制等问题，它对于增强系统的自适应能力，鲁棒性和稳态精度等都有令人满意的控制效果。     

基于模糊RBF神经网络的柴油机电液调速控制方法

介绍了电液调速执行器的动态特性,设计了电液调速控制回路,实现了模糊RBF神经网络对柴油机油门执行器位置的控制。将一种基于模糊RBF神经网络的PID控制器应用于柴油机调速控制中,详细说明了模糊RBF神经网络控制器的设计过程,它结合了传统PID以及神经网络和模糊控制的优点,可以在线调整得到一组最优的PID控制参数。仿真结果表明该系统比传统模糊控制的响应速度快、超调小,且适应性强,具有推广价值。     

电液集成数控液压站系统的自回归模型

论述了电液集成数控液压站液压控制系统的时间序列和时序分析建模方法，对所建立的数学模型进行了应用分析。     

基于深度学习的短期交通流预测方法综述

针对基于深度学习的短期交通流预测问题,揭示了时空相关性建模本质,分析了建模过程中涉及的多尺度时空特性、异质性、动态性、非线性等特点,明确了基于深度学习进行短期交通流预测的核心挑战,阐述了短期交通流预测涉及的外部信息整合、多步预测与单步预测以及单体预测与集成预测等相关问题;按照网格化和拓扑化2种交通流数据组织方式,分别综述了当前最新的基于深度学习的短期交通流预测研究方向。研究结果表明：针对网格化交通流数据,当前研究主要包含了基于2D图像卷积神经网络、基于2D图像卷积神经网络与循环神经网络相结合、基于3D图像卷积神经网络3种预测建模方法;针对拓扑化交通流数据,当前研究主要包含了基于1D因果图像卷积与卷积图神经网络相结合、基于循环神经网络与卷积图神经网络相结合、基于自注意力与卷积图神经网络相结合、基于卷积图神经网络的时空同步学习4种预测建模方法;总体上,基于深度学习方法进行短期交通流预测相较于采用时间序列和经典机器学习方法获得了预测准确性上的极大提升;未来,针对物理理论、知识图谱与深度学习相结合,构建多时空数据挖掘大模型以及轻量化、可解释性、模型结构自动化搜索等维度的相关探索将成为重要研究方...     

BP神经网络在防城港货物吞吐量预测中的应用

使用基于时间序列的BP神经网络模型对防城港货物吞吐量进行预测,详细介绍了BP神经网络建模原理和预测实施方法,对预测结果进行了分析。提出了使用基于时间序列的BP神经网络模型时的注意事项。     

原油常压蒸馏过程的人工神经网络建模方法

基于神经网络的函数逼近理论以及多层前馈网络对非线性现象的强有力刻画与建模能力，对原油常压蒸馏塔侧线抽出馏份进行了神经网络建模，并用GA－BP算法对所建网络模型进行学习和检验，获得了较为满意的结果，探索了用人工神经网络方法建立油品质量估计模型的现实性与可行性。     

基于BP神经网络的柴油机工作过程模拟

在分析前向型BP神经网络基本原理的基础上,建立了基于BP神经网络的柴油机工作过程模型,提出了建模与实际工作过程分离的方法,建模过程简洁,计算结果与实际值取得较好的吻合.     

南丰蜜桔可溶性固形物非线性模型研究

探索应用近红外透射光谱无损检测技术,结合径向基神经网络和反向传播神经网络两种人工智能算法,建立南丰蜜桔可溶性固形物快速无损检测的非线性稳定预测模型。通过43个未参与建模的南丰蜜桔样品作为外部验证数据,验证径向基函数神经网络模型的性能,预测模型的相关系数R=0．92。研究结果表明：径向基函数神经网络比反向神经网络获得的预测结果更好,校正模型的预测均方根误差从0．72^0Brix降低到0．65^0Brix。径向基函数神经网络方法是解决近红外光谱检测南丰蜜桔可溶性固形物中非线性建模问题的有效方法。     

基于神经网络的部分预应力混凝土梁荷载-裂缝模型研究

混凝土结构裂缝形成和发展的过程十分复杂，具有一定的随机性，难于用常规的方法进行建模。应用神经网络较强的函数映射能力和联想、记忆功能，对部分预应力混凝土梁的荷载－裂缝关系进行建模，通过试验数据进行验证，效果良好，证明应用神经网络来对部分预应力混凝土梁的荷载－裂缝关系进行建模是可行的。     

基于神经网络的连续刚构桥的线形控制研究

采用有限元软件Midas Civil 2020对德余高速公路上主跨为(95+180+95)m的连续刚构桥进行建模分析,收集各个施工梁段的实测变形值,并基于Python编写了BP神经网络程序,运用BP神经网络对各个梁段的变形值进行了预测分析。工程实践证明,将神经网络应用于大跨PC连续刚构桥的线形控制是切实可行的,并且神经网络模型的预告结果与实际情况非常吻合。     

PDFSV控制在电液伺服系统中的抗干扰研究

本文对电液伺服系统ＰＤＦＳＶ控制的抗干扰问题进行了研究。通过理论分析和计算机仿真，证明电液伺服系统引进ＰＤＦＳＶ控制能提高系统的抗干扰能力。     

基于PMAC运动控制器的伺服电机同步控制系统

介绍了一种基于开放式多轴运动控制卡PMAC和松下伺服电机同步检测数控系统．以IPC为系统上位机,以PMAC为系统控制核心以松下交流伺服系统为驱动．从理论上建立了伺服电机PID控制模型,并用Simulink仿真软件在Kp=0．55,K1=1．8,KD=0．04情况下进行了仿真,0．05S达到了控制要求．试验上用小蜜蜂数控切割机完成了两台交流伺服电机同步检测与控制,得到了同步运行的误差,结果表明基于PMAC的伺服电机同步控制系统相对偏差绝对平均值为2．919％,达到气割数控系统的技术和精度要求．     

机载雷达伺服系统设计

介绍了机载雷达伺服系统中采用双电机驱动的控制方法和优点,并对使用速率陀螺构成的速度闭环实现天线的稳定方案进行了阐述.根据本系统的特点对该机载雷达伺服系统的电流、速度、位置闭环进行了仿真,利用仿真结果进行伺服系统电流、速度和位置环路的合理设计,使系统具有较好的动态和静态性能.     

阀控非对称缸全状态反馈位置系统研究

根据非对称缸电液位置伺服系统的组成,对系统中的阀控非对称缸的数学模型进行了研究,得出基于全状态反馈的电液伺服系统的框图和仿真模型.控制器采用全维状态观测器实现状态反馈,以二阶工程最佳为优化目标.仿真结果表明：该控制器实现了液压位置伺服系统的极点配置,完成了优化目标,验证了全状态反馈控制应用在非对称缸电液伺服系统中的可行性.     

基于神经元的电液伺服系统同步控制

为探讨电液伺服系统的同步控制方法,以一个四液压缸大型平台电液伺服同步控制系统为对象,采用实验数据辨识4个液压缸的数学模型,对神经元自适应控制器用于同步控制进行了研究和改进,提出了虚拟主动缸和混合同步神经元控制结构.仿真结果表明:采用虚拟主动缸的同步效果好,最大同步误差为0.261 mm,但需要建立1个液压缸的数学模型;采用混合同步神经元控制结构,不需要建立数学模型,可通过调节参数控制同步误差,较好地实现同步控制,3和8 Hz正弦信号输入时最大同步误差分别为0.431和0.383 mm.     

材料试验机系统负载变化补偿设计

根据电液伺服系统的结构不变性原理,针对非线性电液位置伺服系统的跟踪控制问题,提出并寻找一个可观测量与设计一个补偿器,消除负载及外干扰的影响,使系统始终保持在最佳设计状态。可以证明本系统的这种观测量是伺服阀的负载压力,而所谓补偿器是一个一阶微分环节,因而容易实现。     

电液伺服系统变增益PI控制仿真

电液伺服系统由于其系统频宽较高,液压阻尼系数小,而具有较高的响应速度。其时间响应常常出现振荡。本文提出了一种简单的变增益PI控制器,并应用于液压伺服位置系统的控制。仿真表明,该控制策略是可行的。     

机械手实时视觉伺服控制系统的研究

由于计算机图象处理的速度比较慢，影响了机器人视觉系统的应用。提出了机械手的实时视觉伺服控制系统。设计了一种实时图象处理器，以有效和迅速辨识出机械手的手爪和目标物体，并且使图象处理，控制和运动规划并行处理，以保证实现实视觉伺服控制。实验表明，本系统具有良好的瞬态和稳态特性。     

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以英国M42高速公路线圈交通数据为输入,建立预测模型,提出神经网络OD矩阵预测方法. 将预测结果与该公路3a号至7号交叉口间各支路上自动车牌识别装置测得的车辆数据进行对比,验证其有效性. 解决了以下关键问题：利用线圈数据实现OD矩阵预测的可操作性,该类数据的特殊性是否影响模型构建,通过变异数稳定数据转换能否改善模型性能,能否同时进行单个OD预测. 得到基于训练数据平方根代换的最佳计算结果和单个OD预测模型.     

电液比例控制多轮独立转向技术研究

提出了进行多轮转向技术研究的重要现实意义.详细阐述了多轮独立转向系统总体设计思路和多轮独立转向控制策略,重点论述了基于CAN总线的电液比例控制多轮独立转向系统的构建.最后以本实验室四轮独立转向样车的试验情况验证多轮独立转向技术的可行性及实用性.