多分支旋转机械扭振建模研究与仿真

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研究一种基于拓扑网络的扭振模型,求解多分支情况的动态响应,该法便于作为控制系统的输入,及计算机编程的实现,为实时控制和故障诊断开辟了一条容易实现的工程途径,也为工程中分析解决复杂多分支传动扭振及其类似问题提供新方法.
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采用遗传算法与BP神经网络相结合的方法,构造GA-BP网络,用于故障模型的学习与故障诊断.方法结合遗传算法全局寻优与神经网络学习、记忆的能力,解决了单独使用BP网络学习速度慢、容易产生局部最小解的问题.最后以汽车发动机故障诊断为例,取汽车尾气测试值进行模糊处理,并将各组分归一化后作为故障的征兆值,训练GA-BP网络,建立故障模型,通过样本验证方法可行.与单独使用BP网络进行比较,证明GA-BP网络
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建立了用角度传感器来检测逐渐增加的纱线卷绕半径的数学模型,并从理论分析和实验验证的基础上实现精密络筒机卷绕过程中的主动控制.研究结果表明主动控制方式能够满足实际的技术要求,且优于当前的定长被动控制.
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