◼ 概述 ◼ ABS的理论基础 ◼ ABS的构造与工作原理 ◼ ABS的控制技术

5.1 概述 5.2 伺服系统的执行元件及控制 5.3 伺服系统设计

实训8直流伺服电动机调速系统实训 实训9三相步进电动机控制实训

理论力学 材料力学 弹性力学 工程材料 工程传热学 工程力学 工程热力学 工程制图 互换性与测量技术基础 机械工程图学 机械设计 机械原理 控制工程基础 理论力学 流体力学 热工学基础 运筹学 动力机械制造工艺学 复合材料力学 工程测试技术 工程统计学 管理信息系统 机械制造技术 机械制造装备 基础工业工程 内燃机学 能源与动力设备 汽车电子技术 汽车构造及发动机原理 汽车理论 汽车设计 汽车制造工艺 燃烧学 热工测试技术 人因工程 生产管理学 生产系统建模与仿真 实验力学 微机原理 系统工程 液压与气压传动 有限元法 振动理论 质量管理与可靠性 板壳理论 车身结构与设计 车身制造工艺学 成本控制 传感与测试技术 弹塑性力学与有限元法 弹性力学及有限元基础 电动车辆设计 电动车辆原理与构造 电动汽车动力电池技术 电驱动及控制技术 动力总成匹配技术 断裂力学 发动机电子控制 发动机实验学 发动机性能数值式开发技术 钢筋混凝土结构设计基础及 CAE 分析 高等固体力学 高效磨削工艺及装备 工程机械设计基础 工程机械液压与液力传动 工程经济学 工程优化设计 工程中的数值方法 工业网络原理及应用 换热器原理与设备 机电传动与控制 机电系统建模与仿真 机器人控制技术 机器人学 机械CAD技术 机械CAM技术 机械创新设计 机械工程导论 机械可靠性设计 机械系统运动学与动力学仿真分析 机械振动学 机械制造技术 计算方法 计算机控制技术 结构力学 金属塑性成形原理 精密与超精密加工 力学进展 两相流体动力学 流体输送力学 模具设计与制造工艺 摩擦学原理及应用 能源经济学 能源与动力专业导论 汽车NVH技术 汽车安全仿真理论与方法 汽车安全技术 前沿设计技术概论 热动力设备排放污染及控制 热工自动控制系统 人工智能 人体损伤生物力学 设施规划与物流分析 生产管理学 生物力学导论 生物力学与生物流变学 数据库原理及应用 数控技术 塑性力学 太阳能利用技术

随着现代工业设备自动化，越来越多的工厂设备将采用PLC、变频器、人机介面等自动化器件来控制，因此设备自动化程度越来越高。对设备的维护人员的技术要求越来越严格

本文根据实际数据对热连轧机组自动厚度控制系统进行了仿真,研究了反馈及前馈功能的控制效果。分析了反馈控制对四种外扰的控制效果,文中给出了四种外扰下7个机架出口厚度的变化曲线,结果表明,除了变化较陡的局部温降外其他扰动经反馈控制后都得到很好效果。对局部温降应用了复合控制（反馈+前馈）,其中采用了只考虑厚度偏差和考虑厚度温度偏差二种前馈方案,第二种方案效果较好一些。分析了不同前馈提前量对复合控制效果的影响,结果表明,提前量过大或过小效果都不佳,存在着一个最佳提前量,在本文条件下最佳提前量为250毫秒

针对采用以太网控制自动化技术(EtherCAT)工业总线的感应电机交-直-交变频矢量控制系统的入侵检测技术进行了研究. 首先通过对EtherCAT总线协议进行深度解析, 结合目前为止已经发现的EtherCAT工业总线常见协议漏洞, 提取协议数据包的关键特征并构建EtherCAT总线协议入侵检测规则库, 采用三维指针链表树作为针对EtherCAT总线协议规则库的检索数据结构; 其次, 根据感应电机交-直-交变频矢量控制系统的物理模型, 进行模型参数仿真计算, 并根据仿真计算值, 构建矢量控制模型入侵特征的最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)分类器, 使用混沌粒子群优化(choatics particle swarm optimization, CPSO)算法对分类器的参数进行优化, 二者共同构成了CPSO-LSSVM入侵检测分类算法. 异常数据包在被分类后, 会被传递给Suricata入侵检测引擎进行精确规则匹配; 最后为该入侵检测系统搭建物理实验环境, 经过测试, 本文中的交-直-交变频矢量控制模型仿真结果动态性能良好, 与实际矢量控制系统参数的波形变化趋势相近. 通过抽取KDD Cup99测试数据集中的一部分对该入侵检测系统实施DOS攻击、R2L、U2R以及PROBING攻击行为, 验证该入侵检测系统的有效性

1 6.1 The Quasi-H∞ Smith Predictor 2 6.2 The H2 Optimal Controller and the Smith Predictor 3 6.3 Equivalents of the Optimal Controller 4 6.4 The PID Controller and High-Order Controllers 5 6.5 Choice of Weighting Functions 6 6.6 Simplified Tuning for Quantitative Robustness

1 7.1 The Feature of Integrating Systems 2 7.2 H∞ PID Controllers for Integrating Plants 3 7.3 H2 PID Controllers for Integrating Plants 4 7.4 Controller Design for General Integrating Plants 5 7.5 Maclaurin PID Controllers for Integrating Plants 6 7.6 Best Achievable Performance of a PID Controllers

1 8.1 Controller Parameterization for General Plants 2 8.2 H∞ PID Controllers for Unstable Plants 3 8.3 H2 PID Controllers for Unstable Plants 4 8.4 Performance Limitation and Robustness 5 8.5 Maclaurin PID Controllers for Unstable Plants 6 8.6 PID Design for the Best Achievable Performance 7 8.6 All Stabilizing PID Controllers for Unstable Plants