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差动调速连轧系统速度品质的实验与仿真
文档格式:PDF 文档大小:520.14KB 文档页数:8
在识别动态模型基础上,计算机仿真结果与实验吻合,证明了采用机械差速器的,交直流主副双电机联合拖动的调速连轧机主传动系统具有优良的速度品质,完全满足连轧工艺要求。这是一项我国开发的,性能好且经济适用的新技术,应推广应用
铸造铝镍钴磁钢的冶金质量分析
文档格式:PDF 文档大小:1.16MB 文档页数:7
应用综合分析手段对航空电机转子铝镍钴磁钢的碎裂行为进行了研究。通过对真空熔注与非真空熔注的铝镍钴磁钢的冶金质量分析,说明真空熔注的铝镍钴磁钢的质量与非真空熔注比较有明显提高,使用的可靠性得到保障
双机拖动差动调速系统的速度品质——中小型轧机技术改造研究之三
文档格式:PDF 文档大小:1.11MB 文档页数:18
本工作试制成功了用于测量主传动系统静、动态速降的比较放大器,它具有较高的灵敏度与响应速度。测试结果证实双电机差动调速系统的调速品质满足了连轧工艺的要求。差动调速连轧技术的优点是技术简单、易于掌握;旧有设备可充分利用、投资少、建设速度快。可以作为我国中小型轧机技术改造的方案之一
无换向器电动机的动特性解析及系统分析
文档格式:PDF 文档大小:792.86KB 文档页数:12
本文从电机的基本矩阵方程入手,用座标变换方法推得了无换向器电动机的数学模型及其简化传递函数,讨论了一些物理量对其动特性的影响,阐明了无换向器电动机闭环控制系统的组成与特性,提出了改善动态特性的方法。研究结果表明,简化传递函数具有足够的准确性;无换向器电动机闭环控制系统具有与直流电动机闭环控制系统极其相似的动态性能;采用磁场调节与电枢调节相结合的控制方式,可以使系统的动态性能得到很大改善
电渣重熔钢30万千瓦电机转子锻件
文档格式:PDF 文档大小:157.24KB 文档页数:1
电渣重熔钢30万千瓦电机转子锻件
煤矿搜救机器人履带式行走机构性能评价体系
文档格式:PDF 文档大小:711.07KB 文档页数:9
为了探究何种履带式行走机构更加适用于煤矿搜救机器人,采用网络分析法从行走机构行走能力、防爆难易、操控性以及可靠性四个方面对5种常见的履带式行走机构进行性能评价.对5种行走机构的空间通过性、最大越障高度、最大越壕沟宽度和底盘高度进行了理论建模分析,同时提出了驱动电机数量对于防爆难易、操控性以及可靠性影响的数学模型.根据煤矿搜救机器人设计经验以及所推导的理论模型,对5种行走机构采用网络分析法进行了量化评价.最终,评价结果认为角度型行走机构更适于煤矿搜救机器人.基于评价结果,设计了CUMT-V型煤矿搜救机器人行走机构
用微型计算机控制直流电机可逆调速系统
文档格式:PDF 文档大小:995.55KB 文档页数:7
本文介绍采用Cromemco System Ⅲ(Z-80)微型计算机软件代替可逆可控硅逻辑无环流控制系统中的模拟速度调节器(ST),和模拟电流调节器(LT)及四象限逻辑切换运算器;对可逆可控硅直流调速系统进行直接数字控制(DDC)的原理、方法,并给出简单程序框图和实验结果。通过实验和波形拍照说明采用微型计算机控制直流电动机可逆调速系统是可行的,而且是可靠的,达到了予期的效果
基于特征模型和模糊动态特征模型自适应控制方法的网络控制系统
文档格式:PDF 文档大小:335.13KB 文档页数:5
针对网络控制系统模型参数选取困难的问题,利用特征模型和动态特征模型的自适应控制方法在实际工程中建模简单、控制精度较高的特点,以直流电机的网络控制系统为例,研究了具有时延和数据丢包网络情况下的网络控制系统,提出了基于特征模型的自适应控制方法和基于模糊动态特征模型的自适应控制方法.仿真结果表明:丢包率对特征模型控制器系统的影响较大,而网络延时对模糊动态特征模型控制器系统影响较大.所提两种方法均可有效保证网络控制系统的控制性能
基于外部单目视觉的仿生扑翼飞行器室内定高控制
文档格式:PDF 文档大小:1.05MB 文档页数:8
针对扑翼飞行器的定高飞行,设计了基于外部单目视觉的室内定高控制系统:通过外部单目相机获取扑翼飞行器的飞行图像,基于Qt编写的地面站软件接收图像并利用基于OpenCV的图像处理算法检测扑翼飞行器上的发光标识点,获得标识点在图像上的像素坐标;基于卡尔曼滤波器(KF)建立标识点像素坐标的运动状态估计器,降低环境噪声干扰并解决了标识点被短暂遮挡的问题;分别建立常规PID和单神经元PID控制系统,通过蓝牙控制扑翼飞行器的电机转速,实现了基于图像的扑翼飞行器室内定高飞行。对比实验结果表明,本文设计的定高飞行控制系统可以使扑翼飞行器标记点的图像坐标保持在外部单目相机图像的中心横线处。针对阶跃响应信号,单神经元PID控制系统的响应速度比常规PID控制系统响应速度稍慢一些,但是控制精度明显优于常规PID控制器,最大相对误差为3%
基于深度循环神经网络的协作机器人动力学误差补偿
文档格式:PDF 文档大小:1.18MB 文档页数:9
由于协作机器人的结构比普通工业机器人更为轻巧,一般动力学模型所忽略的复杂特性占比较大,导致协作机器人的计算预测力矩误差较大。据此提出在考虑重力、科里奥利力、惯性力和摩擦力等的基础上,采用深度循环神经网络中的长短期记忆模型对自主研发的六自由度协作机器人动力学模型进行误差补偿。在实验中采用优化后的基于傅里叶级数的激励轨迹驱动机器人运动,以电机电流估算关节力矩,获取的原始数据用来训练长短期记忆模型(LSTM)补偿网络。网络的训练结果和评价指标为预测力矩相比实际力矩的均方根误差。计算与实验结果表明,补偿后的协作机器人动力学模型对实际力矩具有更好的预测效果,各轴预测力矩与实际力矩的均方根误差相比于未补偿的传统模型降低了61.8%至78.9%不等,表明了文中所提出补偿方法的有效性
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