针对矢量控制系统存在的参数鲁棒性差这一难点问题,基于自抗扰控制原理,提出了将转子时间常数的变化看作磁链子系统的一种内扰,转子磁链幅值的变化对转速子系统的影响作为转速子系统的内扰,负载对转速子系统的影响作为转速子系统的外扰,并分别通过扩张状态观测器的扩张状态予以估计和补偿的感应电机变频调速系统新型控制方案.该方案有效地解决了参数时变对矢量控制系统解耦性能的影响以及一般矢量控制系统存在的快速性与平稳性矛盾,仿真结果证明了方案的正确性与有效性

研究了输入多采样率型离散时间控制系统的预见控制器设计问题.首先利用提升技术从形式上消除多采样率特点和状态时滞,把问题转化为一个普通的单采样率无时滞系统的控制器设计问题.由于状态时滞的存在,提升过程中会引入输入量的历史值.把这些历史值和状态时滞项一起放入扩大系统的状态向量中,因此提升过程不会引入误差.针对提升后的系统,利用最优预见控制的标准处理方法,通过构造扩大误差系统,把问题转化为调节问题,最后给出带有预见补偿的最优控制器.再经过变换,得到原系统的预见控制器.同时对预见控制器的存在条件进行了讨论.数值仿真表明,本文所设计的预见控制器是有效的

为促进超声振动拉丝的实际应用,针对不同施振方式的作用效果,建立了一套正交复合超声振动拉丝实验系统,系统由超声波驱动器、超声振动系统、拉丝模和拉丝机等组成.利用有限元法对正交复合超声振动拉丝进行仿真模拟,分析超声振动拉丝的加工机理.通过对铜丝的一系列拉拔实验,考察了在实际拉丝加工过程中,纵向振动、横向振动和正交复合超声振动对拉拔力和丝表面质量的影响.实验结果表明:当振幅达到一定值后,正交复合超声振动的作用效果最好,能使拉丝机的张力调节周期有效延长3倍以上,减少了丝材的不均匀变形,使拉丝更趋于稳定;当拉拔速度为980 mm·s-1时,可使拉拔力减小近10%,改善了丝材表面质量

为了提高热连轧带钢成材率和宽度精度,在精轧末机架后一般配置了测宽仪,利用机架间张力对宽度动态控制,达到调整带钢宽度目的;由于精轧末机架中心线到测宽仪的距离较远,使得系统具有大滞后性及时变性等特点,很难建立精确的数学模型.采用对模型要求宽松的广义预测控制方法,基于广义误差估计值对控制器参数进行自适应调整,直接辨识控制律参数,省略Diophantine方程的求解、矩阵的求逆,缩短在线计算的时间,适用于快速的轧钢过程.仿真结果表明,该方法对精轧宽度这一大时滞、不确定性系统有较好的控制效果

根据大脑的情绪加工环路提出了三个层次的人工情绪框架结构.重点对智能体的底层情绪模型进行了研究,分别采用模糊关系理论和有限状态机的矩阵形式建立了相应的情绪激活状态和行为输出方程.模型考虑了心境和需求对当时情绪的影响,利用矩阵模型可以直接计算出不同情绪状态下的输出行为,解决了单纯用表的形式记录\事件—情绪—行为\序列对的存储空间和查表问题.选择了婴儿的情感行为数据来验证模型的正确性.仿真结果表明:模型在考虑了敏感因子和心境对情绪激活阀值影响的因素后,在机器系统中可以建立有效的情绪与行为输出模型

通过对热轧动态设定型AGC控制系统模型进行理论分析,针对工程实际提出了一种基于μ综合的鲁棒控制方法．当系统中存在轧机刚度摄动时,热轧动态设定型AGC控制仍能实现期望的控制性能．通过引入表征系统性能的虚拟块,应用主环定理将动态设定型AGC系统在模型摄动下设计满足性能要求的控制器问题转换为广义系统的鲁棒稳定性问题,实现了系统鲁棒性能．它克服了使用H∞方法解决该问题的鲁棒性能缺点,其设计目标真实反映控制目标,方法更加有效．依据现场数据的仿真实验表明,基于μ综合的鲁棒控制方法比H∞方法具有更好的鲁棒性能．

鉴于传统图像加密技术和低维混沌加密技术各自的局限性,将Lorenz混沌系统与数字图像置乱技术相结合,设计了一种基于三维混沌系统的数字图像加密算法.首先,对系统输出的实数值混沌序列进行预处理;其次,以此实数值混沌序列直接构造图像置乱索引矩阵;最后,以8×8块为单位实现数字图像的空域加密.分析与仿真结果表明:预处理后的实数值混沌序列具有更强的伪随机特性,更理想的相关特性;三维混沌系统有更大的密钥空间,使算法具有很强的抗破译性和抗攻击性;系统三维输出的同时利用,可实现三个或多幅图像的并行加密,提高了算法的加密效率

根据电压型PWM整流器在同步旋转dq坐标系中建立的整流器功率控制数学模型,基于功率前馈解耦,解决了有功功率和无功功率互为耦合问题.为克服整流器电流控制策略、直接功率控制策略及非线性控制策略的不足,提出了采用功率内环、直流电压平方外环电压型PWM整流器的新控制策略.由于采用直流电压平方外环,提高了整流器直流电压跟踪和功率跟踪能力,使系统具有响应快、稳定性好、抗负载扰动能力强及结构简单的优点.给出了系统控制器的设计方法.通过正常负载及负载扰动情况下的计算机仿真,证明了新控制策略的可行性

从安钢电极控制的实际应用出发,应用数据挖掘技术建立了电极预测模型并应用于电极控制系统的参数整定.首先介绍了建立电极预测模型的数据挖掘过程;然后在数据挖掘算法中提出了一种新的变结构遗传Elman网络方法,该算法用改进的混合遗传算法对网络结构和权值及自反馈增益同步动态寻优.将基于BP算法的Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于安钢交流电弧炉的电极预测模型中进行比较.通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:采用变结构遗传Elman网络的数据挖掘算法比BP算法具有更好的动态性能、更快的逼近速度和更高的精度.在此基础上,把建立的模型应用于安钢电极控制系统的参数整定,取得了良好的控制效果

作为一种工作机理独特的新型传热装置，脉动热管具有极高的传热效率、较高的抗烧干能力、良好的环境适应性，且结构简单、可变，成本较低，具有很高的实际应用价值，是目前传热技术领域的研究热点.本文在对脉动热管的优点、结构形式和工作原理进行总体介绍的基础上，首先从理论建模研究入手归纳了目前研究中通常采用的直管、单弯头管、部分单弯头管等结构模型和质量-弹簧-阻尼模型，质量、动量、能量方程模型以及其他数学模型，然后从实验可视化研究和计算可视化研究两方面综述了脉动热管的运行过程、工作机理以及近年来国内外在脉动热管方面的最新研究进展，从启动性能、传热性能和传热极限三方面系统介绍了管径、长度、截面形状、加热方式、充液率、倾斜角度、输入功率和工作流体种类等不同设计和使用参数对脉动热管性能的影响.进一步从设计与应用方面，对脉动热管在电子设备、太阳能集热、动力装置热管理和低温环境换热等方面的研究进行了综述，展示了脉动热管在实际应用中的效果和优势.最后对今后的研究方向与发展趋势进行了展望，指出可通过更详细的理论和仿真建模研究脉动热管的工作机理、工作性能、工作过程和优化设计方法