针对某型军用折叠桥梁机构手动控制精度差等不足,进行桥梁运动轨迹规划及优化仿真研究,使得桥梁实现自动精准的架设控制作业。首先基于折叠桥梁作业特性分析,确定桥梁运动轨迹,建立桥梁运动学模型与油缸伸长量-关节转角关系模型,通过轨迹特性分析,将轨迹控制转换为油缸行程协同控制。由于油缸行程关系曲线存在跳跃突变阶段,会导致自动控制过程产生冲击,利用函数插值算法进行优化处理,结合桥梁轨迹规划控制系统得到桥梁优化轨迹,仿真研究表明优化轨迹满足防碰撞安全要求,并增加了平滑性,进一步提高了桥梁架设作业速度与安全性。

关于导弹起竖优化控制问题,对导弹起竖过程的最优时间轨迹规划问题进行研究,提高导弹起竖过程的快速性和平稳性。由于多级液压缸换级碰撞带来的液压冲击引起系统振动,提出采用分级规划的策略。在对每一级进行轨迹规划时,为保证起竖过程的平稳性,在综合考虑装备实际中的液压系统压力、流量及导弹横向过载约束的基础上,根据五次多项式和非对称组合正弦函数的两种最优时间轨迹规划方法,建立了相应的最优时间轨迹规划模型进行求解。对含二级液压缸的大型导弹起竖过程最优时间轨迹规划仿真算例验证了改进的分级规划策略和最优时间轨迹规划方法的有效性。

研究数字溢流阀系统性能优化问题,由于系统存在非线性,造成响应特性差。传统控制器参数整定后无法根据工况的变化调整,造成数字溢流阀响应速度慢。针对上述问题,为改善数字溢流阀的性能,提出一种自适应模糊PID控制的数字溢流阀,利用模糊推理的方法,在线调整PID控制器参数,以适应工况的变化,达到较好的控制效果。通过仿真表明,自适应模糊PID控制的数字溢流阀响应速度快、控制精度高,工作稳定。可作为实现高性能数字溢流阀的一种有效方案。

研究汽车磁流变液流变特性和磁流变液离合器原理,为了提高系统的速度特性、稳定性和调节的自动性能,建立了圆盘型磁流变液离合器传递力矩模型,基于模型设计了适用于小型汽车的磁流变液离合器。建立了基于磁流变液离合器的汽车传动系统动力学模型,采用模糊控制对汽车起步时该离合器的结合过程进行仿真,结果表明磁流变液离合器的传动力矩够满足小型汽车的传动要求;所设计的磁流变液离合器在起步过程中接合平稳,节气门开度和开度的变化率性能均可满足要求,为设计提供了依据。

保证机床设备的加工精度是实际生产过程中最为重要的目标。立柱作为机床主要零部件,在保证加工精度的情况下,减轻立柱自身重量,降低制造成本也是必要的。立柱的静、动态性能直接决定着立柱结构影响的加工精度。采用灵敏度分析和结构优化设计相结合的方法,以某型号加工中心立柱的静、动态性能不降低,立柱自身质量减轻为优化目标进行分析,同时找到立柱结构中较敏感的若干参数。由于优化目标和优化参数较多,导致计算量大幅增加,所以采用受问题条件限制的影响较小、适应性能强的蒙特卡罗法进行计算分析。分析结果显示,立柱结构的静、动态性能保持基本不变,自身质量明显降低。优化分析结果表明,灵敏度分析和结构优化设计相结合的方法能快速有效的找到敏感参数,对于控制静、动态性能,降低立柱质量是很有效的。

为了实现电机轴承故障的准确诊断，必须提取更加准确有效的故障特征。针对上述问题，提出基于小波包分解（WPD）和希尔伯特黄变换（HHT）的故障特征提取方法，并用神经网络进行诊断验证。小波包分解对信号突变检测优于HHT，HHT在低频检测部分比小波包分解更加有优势。结合两种算法的优点，采用小波包分解提取高频段能量特征。并利用HHT对小波包重构的低频信号进一步分析得到低频段能量特征。仿真结果表明，上述算法能够准确诊断出故障类型，提高了轴承故障诊断的准确率。通过与常见的倒频谱分析、WVD方法对比，验证了所提算法的有效性和优越性。

在每次磨削加工前，需对超精密纳米磨床进行对刀，每次对刀过程耗时较长，反复装夹时需多次对刀，且结果存在人为误差，精度难以保证。因此在磨削成形阶段对误差的控制和面形精度的分析，是提高小口径非球面磨削加工效率的关键。首先根据磨床的结构特征，运用多体系统理论和位姿特征建立了通用误差模型。在此基础上结合实际加工曲线方程，忽略模型中出现的所有二阶小量，建立了基于主要误差源的实用小尺寸非球面误差模型。然后用MATLAB软件计算出主要误差源对面形误差的传递函数，并对主要误差因素进行仿真，分析对比结果表明，机床x方向的对刀误差和圆弧半径误差是影响面型精度的主要因素，最后对主要误差因素利用MATLAB程序提出了新的测量辨识方法，反求得最优解的误差值，为后续的补偿加工实验提供了数据支持。

针对某轿车排气系统背压过高的问题，搭建了排气系统流场和噪声测试平台，通过实验测试了排气系统不同工况下的背压，噪声和温度。建立了该排气系统有限元模型，利用测试的参数设置了边界条件，对排气系统的流场进行了计算分析，得到了排气系统不同工况下压力和流速分布图，并且根据计算的结果对该排气系统结构进行了优化。通过测试发现，优化后的排气系统在最大噪声值仅增加2．4dB（A）的情况下最大背压值减少5．9kPa，满足了设计要求。

常规的高精度控制策略很难量化地计入时变非线性、大范围变化的负载惯量,而特定场合下负载惯量大范围非线性变化对伺服系统精度的影响是不容忽视的。为此使用正则化径向基神经网络对负载惯量的变化进行预测,并在此基础上设计了大型中子衍射运动平台伺服控制系统的高精度控制策略。所设计的径向基神经网络不仅能够较好地预测负载惯量,便利地将惯量变化映射到控制策略,而且基于惯量预测控制策略的高精度控制系统是全局渐进稳定的。对考虑负载惯量变化的大型中子衍射平台的高精控制系统,在MATLAB里进行了建模仿真检验,仿真结果表明,运用所设计控制策略的高精控制系统很好地抑制了非线性负载惯量的影响,提高了运动平台在速度跟踪、位置跟踪方面的精度。

薄膜卷取难点在于保持张力的稳定,张力的扰动会导致膜面折皱、层间滑动等问题,严重影响生产质量。张力调节受实时卷速、卷径、压力等因素的影响,是一个多变量、强耦合的系统。常规PID控制器具有一定局限性,难以实现控制器的参数自动调整及多变量间的解耦控制。针对上述难点,分析了BOPP薄膜生产线双工位收卷系统张力的各影响因素,建立了基于MATLAB的张力控制模型。利用神经网络自适应、自学习和非线性的特点对系统进行优化控制,仿真结果表明该控制算法能实时有效的调节控制器的参数以保持张力的稳定,且实现了收卷张力、压力间的解耦控制,提高了收卷系统的精度。验证了该优化策略的可行性。