非圆齿轮传动

非圆齿轮传动
non-circular gearing
  传动中至少有一个齿轮的节曲面不是旋转曲面的齿轮传动。一对非圆齿轮啮合传动时,其瞬时传动比按一定规律发生周期变化。图1中两非圆齿轮1和2的节曲线分别为J1和J2,当两轮啮合传动时,J1和J2作无滑动的纯滚动。其瞬时传动比为:i12=ω 1/ω 2=r2/r1,式中ω 1和ω 2分别为两轮的瞬时角速度,r1和r2分别为两轮的瞬时向量半径。为了实现非圆齿轮传动,也就是保证两轮瞬心轨迹为纯滚动接触,必须满足下列两个条件:① 任何两个瞬时向量半径之和均应等于两轮的中心距a,即r1+r2=a;②节曲线J2的长度必须是J1的整数倍。非圆齿轮传动的类型很多,机械中常用的是椭圆齿轮传动(图2),它的节曲线是一对大小相等的椭圆。在椭圆齿轮传动中,主动轮等速回转时,从动轮角速度周期性地从最小变到最大,又从最大变到最小。此外也可用其他曲线作节曲线,如对数螺旋线和卵形曲线等。非圆齿轮传动在机床印刷机、纺织机械和仪器中均有应用


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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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