19、柔性关节与注塑机控制技术研究

柔性关节与注塑机控制技术研究

1. 注塑机精密控制研究

在注塑机控制领域,精密控制问题一直是研究的重点。为了解决这一问题,研究人员开发了一种非线性动态模型,该模型涵盖了齿轮啮合、滚珠丝杠过程等。在此基础上,推导出了面向降阶控制的动态模型。

随后,一种集成的直接/间接自适应鲁棒控制器(DIARC)被开发并应用于注塑机合模系统。这个控制器有两个显著优点:
- 优秀的跟踪性能:能够精准地跟踪预设的轨迹,确保注塑机的动作准确无误。
- 准确的参数估计:采用在线自适应律与递归最小二乘算法相结合的方式,实现对系统参数的准确估计。同时,引入梯度型参数估计方法,进一步提高了跟踪性能。

从理论上,该集成控制方案的稳定性和跟踪性能得到了保证。通过与传统方法进行对比实验,结果表明这种新型控制方案具有更好的性能。

以下是相关研究的一些关键信息表格:
| 研究内容 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 模型开发 | 非线性动态模型,包含齿轮啮合、滚珠丝杠过程,推导出降阶控制动态模型 |
| 控制器设计 | 集成 DIARC 控制器,具备优秀跟踪性能和准确参数估计能力 |
| 实验对比 | 与传统方法对比,新型方案性能更优 |

mermaid 流程图展示注塑机控制研究流程:

graph LR
    A[开发非线性动态模型] --> B[推导降阶控制动态模型]
    B --> C[设计集成 DIARC 控制器]
    C --> D[进行实验对比]
    D --> E[得
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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