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文档格式:PDF 文档大小:3.72MB 文档页数:238
本书在风力机的空气动力学原理和能量转换原理的基础上,系统地介绍了定桨距风力发电机组、变桨距风力发电机组、变速风力发电机组的基本控制要求与控制策略;介绍了风力发电机组的软并网技术、变桨距技术和变速风力发电机组在实现对最佳功率曲线的跟踪过程中的各种控制和处理方法。在介绍变速风力发电机组控制技术的基础上,对基于模糊逻辑控制和神经网络的智能控制系统也作了简要介绍。最后介绍了对电力电子器件引入谐波和变功率因素问题的控制方案。由于风力发电机组的控制主要是对风轮的转速和输入功率进行控制,这些都涉及到风轮的能量转换过程及与之密切相关的空气动力学问题。为此先在第二章中对风力机的基础理论作一简要介绍。此后为了循序渐进,先介绍定桨距风力发电机组和变桨距风力发电机组的控制技术,以及与控制技术密切相关的伺服系统。在此基础上介绍变速风力发电机组的控制技术,讨论各种控制策略、处理方法及模拟试验结果
文档格式:PDF 文档大小:574.12KB 文档页数:57
11.1 基本原理 11.2 基本迭代学习控制算法 11.3 迭代学习控制的关键技术 11.4 机械手轨迹跟踪迭代学习控制仿真实例 11.5 线性时变连续系统迭代学习控制 11.6 移动机器人轨迹跟踪迭代学习控制
文档格式:PDF 文档大小:1.4MB 文档页数:26
《复杂机电系统的人工智能控制技术》研究生课程教学课件(讲稿)人工智能与智能控制简介
文档格式:PDF 文档大小:204.17KB 文档页数:12
教学内容 首先介绍专家系统基本概念、特征、组成以及基本类型。。然后讲授专家控制系统的工作原理,最后介绍了建立专家系统的步骤和专家控制器。 教学重点 1.专家系统的概念,即它是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。将专家系统同控制理论和技术相结合,对系统进行控制形成专家控制系统。把专家系统作为控制器称为专家控制器。专家系统的基本组成,即由知识库、推理机、解释接口等组成。 2.专家控制系统工作原理。专家系统设计的基本步骤:认识和阶段化概念,实现阶段,获取知识、构造外部知识库,调试和检验阶段
文档格式:PDF 文档大小:0.99MB 文档页数:192
《大学物理》 《大学物理实验 I》课程实验 《高等数学(代数、变换)》 《电工学》 《大学物理实验 II》课程实验 《自动控制技术》 《模拟电子技术》 《数字电子技术》 《单片机原理与应用》 《电子测量》 《电动力学》 《EDA 技术》 《工程制图与 CAD》 《网络原理与技术》 《量子力学》 《热力学与统计物理》 《传感器应用与实验》 《高级程序设计》 《电子产品生产组织与管理》 《可编程控制器(PLC)应用》 《工业计算机与工控组态技术》 《光机电一体化》 《电子线路设计》 《高频电子线路》 《光电新材料导论》 《电力系统基础》 《电力电子学》 《通信技术基础》 《数字信号处理》 《应用电子技术综合实验》课程实验 《机电产品装配工艺与技能实训》 《电子电路故障诊断》 《光伏应用技术》 《电子产品制造工艺》 《智能仪器与仪表》
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机器人技术的定义、发展和应用 机械执行部分 传感规划部分 智能控制部分 智能机器人专题
文档格式:PDF 文档大小:386.83KB 文档页数:4
《复杂机电系统的人工智能控制技术》研究生课程教学大纲
文档格式:PDF 文档大小:531.27KB 文档页数:7
由于转炉冶炼过程中的热力学和动力学反应复杂,副枪控制模型和传统的烟气分析模型存在很大的局限性,导致了转炉冶炼终点碳含量的预测精度偏低,是实现智能炼钢的主要技术瓶颈. 针对上述问题,提出了基于烟气分析的炼钢过程函数型数字孪生模型. 首先,利用烟气分析得到连续监测的实时数据,以此来实时监控转炉熔池内钢水的碳氧反应状态; 然后,根据熔池反应所处的不同阶段,利用函数型数据分析方法建立吹炼前期和吹炼后期的函数型预测模型; 在此基础上,按照吹炼前期和吹炼后期这两个阶段来分别自动修正模型中的系数函数,从而能在复杂的实际工况条件下完成对熔池碳含量的准确预测. 通过260 t氧气转炉的工业应用实例,证实函数型数字孪生模型具有良好的自学习和自适应能力,对异常冶炼状态具有良好的鲁棒性,可以实现全过程的熔池碳含量动态预测,终点碳质量分数在± 0. 02% 范围内的命中率为95%. 利用函数型数字孪生模型在拉碳阶段对钢水中碳含量的预测值来控制终吹点. 更为重要的是,在保证入炉原料成分、温度、质量等参数稳定的前提下,采用该模型可以有望取消基于副枪的停吹取样步骤,从而降低生产成本,提高产品质量和生产效率,具有广泛的工业应用前景
文档格式:PDF 文档大小:471.19KB 文档页数:5
智能系统:不需要标定系统模型的“眼在手上”视觉伺服控制技术
文档格式:PDF 文档大小:1.38MB 文档页数:50
1. 脑科学的启示 2. 人工智能基础 3. 脑机接口技术 4. 智能控制与机器人 5. 小结
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