检索结果-南通市图书馆

作者：黄碧璇东北大学

学位级别：硕士

随着制造业和高科技产业的发展,金属钴在航天航空领域、硬质合金制造、电池生产领域都发挥着重要作用。由于金属钴应用范围广泛且涉及到诸多高科技产业,导致用户对金属钴的平均粒度具有很高要求,而这一指标主要受到其原料草酸钴的影响... 详细信息

随着制造业和高科技产业的发展,金属钴在航天航空领域、硬质合金制造、电池生产领域都发挥着重要作用。由于金属钴应用范围广泛且涉及到诸多高科技产业,导致用户对金属钴的平均粒度具有很高要求,而这一指标主要受到其原料草酸钴的影响。但目前在湿法冶金合成草酸钴过程中,产品质量控制主要依靠经验调节,造成各批次间草酸钴平均粒度不均,同时草酸钴粒径偏小时还容易造成滤网堵塞,干燥困难等问题,降低了草酸钴的生产效率,因此目前急需在草酸钴生产中引入先进控制技术,提高产品质量。本文针对草酸钴生产过程中存在的质量问题,在系统分析草酸钴生产过程特点的基础上,对草酸钴合成机理进行详细分析,并设计适用于实际生产的数据建模方法,最终利用修正项自适应迭代优化算法对草酸钴平均粒径进行批次间优化。本文的主要工作包括:(1)介绍湿法冶金草酸钴合成过程生产流程,定性分析草酸钴合成过程中各操作变量对草酸钴平均粒度的影响,利用结晶动力学模型、粒数衡算方程和物料衡算方程对草酸钴合成过程进行机理建模,并且通过仿真验证机理模型与定性分析结果的一致性。(2)基于历史生产数据,利用多向偏最小二乘(MPLS)法建立草酸钴生产过程数据模型,并利用仿真验证数据模型准确性。同时在数据模型的基础上采用两步法迭代优化算法,对草酸钴平均粒度进行批次间迭代优化。(3)由于数学模型存在不确定性,导致优化结果偏离最优值。针对该问题,本文采用带修正项的自适应优化方法,在目标函数和约束条件中引入修正项,使迭代优化结果收敛到实际最优值。最后将该方法应用于草酸钴平均粒度优化中,并通过仿真验证其有效性。(4)为防止模型泛化能力不足带来误差,并逐步扩大迭代优化的寻优范围,对修正项自适应优化进行改进,首先为减小模型泛化误差,在优化方程中引入约束条件限制迭代优化的寻优范围,使优化结果不超过模型的预测能力;另一方面在迭代优化中对模型进行更新,逐步扩大优化算法的寻优范围,并通过仿真对以上改进算法进行验证。

关键词：草酸钴合成过程多向偏最小二乘回归自适应修正项批次间优化模型不确定性

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

草酸钴合成过程批次间自适应优化

引用

控制理论与应用 2016年第2期33卷 189-195页

作者：黄碧璇毛志忠贾润达东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819

本文以钴湿法冶金过程草酸钴合成为背景,研究基于多向偏最小二乘回归(MPLS)模型的草酸钴平均粒度批次间自适应优化策略.本文首先利用MPLS方法建立草酸钴平均粒度的数据模型;针对模型不确定性情况下难以获得最优操作变量的问题,提出利用... 详细信息

本文以钴湿法冶金过程草酸钴合成为背景,研究基于多向偏最小二乘回归(MPLS)模型的草酸钴平均粒度批次间自适应优化策略.本文首先利用MPLS方法建立草酸钴平均粒度的数据模型;针对模型不确定性情况下难以获得最优操作变量的问题,提出利用批次间修正项自适应优化方法,使迭代优化结果逐渐趋向于实际最优值;本文还通过引入T2统计量软约束将优化结果限制在数据模型的有效区间之内.数值仿真表明该方法可以有效解决草酸钴合成过程的批次间自适应优化问题,且与传统两步方法和迭代学习控制相比具有更好的优化效果.

关键词：草酸钴合成过程数据模型自适应修正项批次间优化模型不确定性

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于RTO的下肢康复机器人的学习控制

基于RTO的下肢康复机器人的学习控制

引用

作者：褚庆浩沈阳工业大学

学位级别：硕士

随着现代社会人类生活水平的改善和医疗条件的提高,人口老龄化问题衍生的下肢运动障碍人群日益增加,对社会医疗保障体系提出了巨大的挑战。相较于传统康复治疗方式,下肢康复机器人可以有效解决医疗资源匮乏、治疗效率低且质量无法保证... 详细信息

随着现代社会人类生活水平的改善和医疗条件的提高,人口老龄化问题衍生的下肢运动障碍人群日益增加,对社会医疗保障体系提出了巨大的挑战。相较于传统康复治疗方式,下肢康复机器人可以有效解决医疗资源匮乏、治疗效率低且质量无法保证的问题。在实际应用层面,能否高效地对下肢康复机器人进行控制是大规模推广使用的基础。但是,在机器人控制策略设计过程中,由于不确定性的存在,导致建立的模型无法匹配实际机器人系统,进而导致针对此模型设计的控制器在应用到实际机器人系统中会出现控制效果不理想甚至控制器完全不可用的问题。针对实际背景下的下肢康复机器人控制过程中存在的不确定性问题,本课题从以下几个方面展开。（1）利用开源生物力学仿真软件Open Sim对人体下肢步态规律进行分析,并对人体正常步态数据进行拟合处理,得到正常人体步态跟踪轨迹;（2）在步态规律的基础上,利用D-H建模方法对矢状面上对应人体摆动相右腿的下肢康复机器人建立运动学模型,并在运动学的基础上利用Lagrange方法建立带有不确定性的下肢康复机器人动力学模型,以该动力学模型作为“黑箱”系统,代替下肢康复机器人实际系统为控制过程提供实际运行数据;（3）考虑到康复训练过程的高度重复性,将针对下肢康复机器人的控制问题描述为RTO（Real-Time Optimization）问题的形式,并针对实际机器人系统存在的不确定性,提出了基于修正项自适应的RTO控制方法和基于SCFO（Sufficient Conditions for Feasibility and Optimality）增强的RTO控制方法。前者利用有限差分法和BP神经网络得到自适应修正项,利用偏差修正的方式使基于模型优化的最优设定点不断逼近实际系统的最佳设定点;后者则直接通过实际机器人系统的实际运行数据对其进行优化控制,并且通过添加SCFO的方式补足了传统RTO控制过程中的可行性与最优性理论保证;（4）利用MATLAB软件对两种控制方法的控制效果进行仿真验证,结果表明,两种控制方法均可以实现在不确定情况下下肢康复机器人对期望轨迹精确跟踪的目的,并且具有较强的鲁棒性和抗干扰能力,同时相较于其它控制方法具有控制器结构简单、控制器参数自整定的优点,更加符合实际背景下的使用需求。

关键词：下肢康复机器人不确定性 RTO 自适应修正项 SCFO

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：