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无刷直流电动机的新型自适应模糊神经控制 总被引:2,自引:0,他引:2
为无刷直流电动机提出了一种自适应模糊神经控制方法.这是一种建立在开关控制、模糊控制和自适应控制相结合基础上的控制方法,并用神经网络实现了模糊控制器和自适应机构.在无刷直流电动机的双闭环调速系统中,电流控制器是PI控制器;转速控制器是由1个开关控制器和1个包括自适应机构在内的模糊控制器相结合组成的,且用1个3层前向神经网络离线学习实现了模糊控制器,学习算法采用的是改进的BP算法.用1个单神经元通过在系统运行过程中的动态学习实现了自适应机构,学习算法选用了有监督的Hebb学习算法.由电机所处的运行阶段决定哪一个控制器工作.此控制算法的仿真结果说明,它使系统具有良好的动、静态特性和自适应性. 相似文献
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根据垂尾载荷校准及建模需求,对飞机V型外倾双垂尾结构受载情况进行了分析和简化,确定了校准试验载荷,研制了垂尾载荷校准试验专用龙门梁架。采用液压协调加载技术,完成了外倾双垂尾载荷校准试验,建立了满足测载要求的载荷模型。此种方法充分利用了左右垂尾外倾、双垂尾之间空间较大的特点,对左右垂尾对称施加向外的单点、多点载荷,加载载荷侧向分量左右自平衡,垂向分量依靠飞机自身重量即可平衡,飞机不需要复杂的固定与约束。试验中采用先搭建龙门框架,再停放飞机的方法,降低了试验风险、加快了试验进度,取得了良好的试验结果,对其他此类结构的载荷校准具有一定的借鉴作用。 相似文献
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《燃气涡轮试验与研究》2019,(4)
为解决高空模拟试验台建立初期获取的大量试验数据,与基于厂家所提供阀门特性建立的特性模型仿真结果存在较大误差的问题,提出一种基于神经网络和试验数据修正阀门特性的方法。将使用该方法修正得到的新特性代入特性模型进行仿真,并与试验数据进行对比验证。结果表明:相对于特性修正前的仿真结果,修正后的仿真结果最大相对误差绝对值减小47.8%,相对误差绝对值的平均值减小72.6%。 相似文献
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通过科技创新建立的APU全寿命及成本管理系统是一个大数据分析平台,运用概率神经网络对APU系统故障进行智能判断,运用0-1线性规划法自动产生基于APU性能的维修管理决策,运用价值工程方法产生基于价值系数的维修管理决策。该系统的应用提高了APU的可靠性和经济性,使APU的维修决策由静止的、事后分析可靠性转变为预测性、基于概率分析方法的维修决策。 相似文献
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针对中低比转速离心泵,根据叶片进出口边界条件,以逐点绘型方法为基础,提出了一种新的曲率半径可控的叶片绘型方法。该方法的主要特点是曲率半径比值可作为设计常量由设计人员根据需要事先给定,随后分析了曲率半径及比例因子对叶片安放角、叶片包角、相对速度及速度矩等的影响。结果表明,不同曲率半径比值下的叶型参数及流动参数变化范围很大,曲率半径比值较大时,节流损失较大,泵扬程较低,曲率半径比值较小时,脱流损失较大,泵效率较低,存在较优的曲率半径比值区间[1.4,2.4],使叶片安放角平滑变化,泵的综合性能较优,在该优化区间内,取较大的曲率半径比值有利于获得较优的汽蚀性能,比例因子为0时叶片安放角的变化较为平稳,可用于开展离心泵的初步设计。 相似文献