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电动式转向机综合性能试验台设计【10张CAD图纸和说明书】

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Part1.CATPart
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图1.bmp
图2.bmp
A0-装配图.dwg
台上部分总装图-A0.dwg
台下部分总装图-A0.dwg
弹性连轴器-A3.dwg
油箱总成-A2.dwg
电机和泵总成-A2.dwg
电路图-A0.dwg
转向机卡具总成-A2.dwg
零件图-A0.dwg
齿轮齿条箱总成-A3.dwg
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资源描述:


内容简介:
本科生毕业设计(论文)翻译资料中文题目: 模糊逻辑在机电一体化中的运用英文题目:Fuzzy Logic Applicationsin Mechatronics学生姓名:章乘阳学 号:14021220班 级:140212专 业:机电一体化指导教师:高春甫模糊逻辑在机电一体化中的运用模糊控制系统模糊控制是一种能让计算机或其他种类的智能更加接近人类的思考方式的控制方法。模糊控制系统能够在所有的系统中通过模仿人类的思考方式来整理那些不够准确的描述信息。这是一种集合了逻辑学,概率论,人工智能,神经网络等各学科知识的数字化系统控制方法。在传统的系统逻辑控制方法中,对控制原理的设置需要明确的条件。一个要素要么是设置成立的条件,要么不是。举个例子,一个房间的加热器上的温度控制器触发反应的条件是:70C 是判断为 “热”而 69C 是判断为“冷” 。一个明确的界线可能会使传统控制系统的输出指令发生突然的改变。而另一个方面,模糊控制系统是通过将原来由二元变量控制的范围(高/矮,快/慢)转化到用模糊描述控制的范围(比如:暖和/寒冷,有点快/稍微慢) ,再由要素变化的程度大小来对发生的情况进行描述。69C 的温度,举个例子,可以是被描述为“温暖的”同时又可以是被描述为“有点凉爽的” ,判断一个要素是否成立并不是通过传统的逻辑学,而是以模糊逻辑学的理论为基础的。对情况描述的精确度并不是始终需要的,比如一个房间的温度是 70C 还是 69C,对于房间内的居住者来说是不会在意的。模糊控制系统最主要的好处在于系统的建立和发展非常的快速和简单,运行消耗低,日常维护简单。模糊控制系统不需要建立一个精确的模型,而只需要一个基本的物理性模型。这就使得模糊系统控制能够摆脱传统控制方法的约束成为了可能,比如一个非线性的控制系统。模糊控制系统对情况的判断是以运用机器语言编写的输入命令为基础来做出的。这种控制方法的输出变量是在尝试少量的如果那么(IFTHEN)逻辑运算规则后,观察那些一个或者多个的反应结果是依靠改变哪些逻辑运算规则的输入值来得到的。总结各个逻辑运算规则变化的反映规律有利于用于系统产生适当的输出结果。虽然模糊控制系统分享了属于人工智能范畴的 IFTHEN 结构,但它并不是一个类似人工智能象征的过程或只是使用少量的规则。神经网络类似于模糊系统控制,但是它分配不连续的反映结果到各个因素,而模糊控制系统更像一个连续工作的政府机器。什么时候考虑模糊控制总的来说,模糊控制系统能够更好的运用于非线形的,关于时间变量的,不明确的系统。如果一个系统能够被一个一次方程模拟,那么这个系统很可能是由一些简单的操作技术来构成控制的。比如一个简单的恒定温度计,更高的或者是更低的分界线可以控制一个加热器或者一个空气调节器的工作开关打开或是关闭,从而来把问题稳定在一个理想温度上。传统的,成比例的,积分的,和导出的控制系统将会保留一个正确的,合哩的解决方案去控制一个简单的或者是线性的系统。如果一个系统的控制方法是非常复杂的或者是不能够简单的运用连续的 IF-THEN 规则来描述,那么模糊控制系统可能是有效地解决这种情况的一种办法。PID 系统能够通过以一些独立的输入值为条件有计划的控制简单的系统输出,正是因为具有这个独立性,对这中系统增加更进一步,更详细的输入值,使得控制系统的功能变得更多更强大,而实现这一目的仅仅只需要增加一些其他的相关函数关系和运算规则。在对系统的控制中,模糊控制比较之普通的控制方法多了一个明显的优点。它能够“预处理”一批数量庞大的数据,将其变为少量的存在内在联系的数据组来减少需要分析判断的数据的数量,从而使得使用模糊控制系统的控制者能够通过更多的选择来做出最后的结果。因为更少的数据需要进行判断,那么相应的运算规则也就需要得更少,所以在大多数的情况下一个使用模糊控制系统的控制者能够比使用普通控制系统的控制者更加快速的得到同样正确的结果。模糊控制另外一个明显的优点是它能够自行解决观察到的一些超出预期规定的情况,也就是自行处理系统自身发生的异常变化。在对控制系统进行的测试中,这些优点意味着能够间接的帮助模糊控制系统的控制者比普通 PID 系统的控制者判断了更多的变量产生的不同结果。在对传统控制系统的测试中,第一个步骤就是要推导出一个数学模型来描述这个系统的运行情况。这就意味着如果需要推导出一个简单的,可行的数学模型更加的困难,在这个控制系统是非常复杂的情况下。与之相对的是,模糊控制系统是通过判断分析输出值变量和输入值变量之间的关系,并以此为依据来收集了大量重要的参数的基础上进行工作的。模糊控制系统还有一个最大的方便之处在于它能够减少控制系统结构的复杂程度,使得模糊控制系统的使用者能够解决一些在尚未使用模糊控制系统时不能解决的复杂问题。什么是模糊控制模糊控制理论包括以下几个要素:模糊控制系统的设定函数关系运算规则推导的过程反向模糊化的过程模糊控制系统的设定在普通的系统控制方法中,一个要素要么在控制系统的设置可以判断的范围内,要么不是。在这里没有“基本上成立”这个中立的部分。相反的,模糊控制理论是一种能够很好的解决这个问题,从而替换掉普通的控制方法(布尔数学体系)的控制方法,模糊控制系统采用了容易控制掌握的“部分成立的”这个概念(要素成立的判断标准在“完全符合 ”和“完全不符”之间) 。在模糊控制系统的设定理论中,一个要素在系统设定中的组成关系有着非常重要的影响。并且一个要素也可能是一个或者一个以上的控制系统设定中的组成部分。图 85 就表现了一个例子,运用模糊控制系统的理论来描述“中年”这个概念。使用普通的系统控制方法的判断方式便会发现它很难去描述“中年”的概念,因为“中年”是一个主观的概念。虽然“中年人”很可能被想象为 45 岁的人,可是我们也并不能把 35 岁到 50 岁的人同样会被认为是“中年人”的可能性通过硬性的规定排除在范围以外。于是这种明确的数字化逻辑得到的情况就被描述成为了图 815A 的样子,图中的曲线有着明显的界限边缘。图 85B 显示的就是通过模糊控制系统理论对“中年”这个概念的主观描述得到的情况,而且可以看出没有明确的指出特定类别的区别特征。要素之间的组成关系,在模糊控制系统的设定理论中是一个非常重要的部分。图中那个拥有倾斜边的曲线是一个比普通逻辑控制系统理论效果图(图 85A)更加的接近真实世界客观情况特征的描述。关系函数通过模糊控制系统设定理论得到的描述曲线的函数关系是一个拥有多变界限的曲线方程。在这个模糊控制系统的设定里,最高点可能在曲线上的任意一点上,这种情况在很大程度上符合了大部分人对“中年”这个概念的主观理解。在数值方面,如果这个顶点取值 1,函数关系的其他各个部分则可以分别在 0 和 1 之间的范围内任意取值。然而在普通的逻辑控制的设定中明确了要素判断的具体条件,因此关系函数的取值要么是 1,要么是 0。因此可以看出在模糊控制系统的设定中函数关系能够处理主观的和模糊的描述的问题,从而替换掉了普通逻辑方法设定中对情况的描述得到的那条明显的界限边缘。运算规则对一个系统实施控制的目的是为了影响这个系统的运行结果,通过按照一定规则来改变这个系统的输入值,使系统发生相应的变化,通过总结这些变化的原因就可以测试这个系统是怎样的运行方式。系统被控制的方式只可能是机械方式,电子方式,化学方式,或者是这几种方式结合在一起。经典的系统控制理论,是使用一台机械模型来描述一个逻辑控制关系,改变系统等待的状态(请求)和系统对情况判断的状态(尺度) ,通过对系统输入一个命令或者是多个命令后观察对这个系统的工作状态有些什么影响。最常见的系统控制模型实例是 PID(平均积分推论)的控制模式。PID系统能够使用系统运算模式计算出来的结果并用结果和系统的输入状态进行比较。正是因为模糊控制系统使用较少量的运算规则组成的这一个优点,使得模糊控制系统模型能够更好的代替机械模型。总的来说,由描述决定的部分只占整个模糊控制系统很小的一个比例。由这个推论的过程可以看到这些模糊控制系统的运算规则约束到一起来计算出理想的结果。这个模糊控制系统的输入值和输出值是始终不变的。一个专业的模糊控制系统是替代了 Boolean 系统,对模糊控制理论的关系函数和运算规则进行收集,并且运用它们计算出最后的结果。在一个专业的模糊控制系统中的运算规则通常是以下面的形式出现的。如果 X 是一个较低程度的要素并且 Y 是一个较高程度的要素,那么 Z则是取它们中间的值。当 X 和 Y 取随机输入的变量时(命名为以知的数据值) ,Z 是一个输出的变量(命名为计算数据值) ,较低程度的数据由关系函数(模糊控制系统相关数据集合)的 X 轴来决定,较高程度的数据由关系函数的 Y 轴来决定,而中间值则由关系函数的 Z 轴来决定。前提条件(运算规则的条件要求)则是取决于模糊控制系统的运算规则要求,而模糊控制系统的最后结果(按照运算规则的运算结果)是由关系函数计算出的一个或者多个的输出变量,在它们中间选择出来的。大多数使用专业的模糊控制系统的逻辑计算工具允许最后计算得到一个以上的结果。可见专业模糊控制系统的设置是按照专业运算规则基础系统或者常识基础系统来设置的一个运算规则。推导过程在模糊控制系统运算规则的推导过程中,关系函数取值于控制系统的输入变量,应用输入变量的真实值来对模糊控制系统中的每个运算结果的真实程度进行判断。模糊控制系统的运算规则标准是把输入值分配到各个运算规则中去,通过计算这些输入值得到结果,并且比较怎么才能更好的满足这些预定的情况,这样就得到了模糊控制系统的运算规则。这个模糊控制系统的规则是将通过计算并且运用这些规则得到的结果集合在一起总结出来的。可见,模糊控制系统运算规则集合是通过计算每个运算规则,分析比较它们最后的计算结果得到的。反向模糊化过程反向模糊化过程被用于把模糊控制系统得到的输出形式转变为具体的数字形式的过程。两个常见的方法分别是质心程序法(CENTROID)和最大值程序法(MAXIMUM) 。在质心程序法中,模糊控制系统的输出变量的数字形式是通过比较寻找变量值计算出来的。而在最大值程序法中,模糊控制系统子集中的变量的最大程度真实值是从控制系统输出变量中比较选择出来的真实值。专业模糊控制系统的应用专业模糊控制系统是模糊控制理论中最常用的系统控制方法。因为专业模糊控制系统的主要程序是由简单的,易于理解的基础程序语言编写而成的。专业模糊控制系统最具有吸引力的地方在与它能够模拟人类的直觉和判断方式来对系统进行控制。专业模糊控制系统被广泛的应用于不同的领域,比如在噪声环境中,非支流电,时间变化(比如自动记录装置)等系统中的围绕定点控制系统识别系统和影象加工系统金融系统临床手术研究数据分析系统使用专业模糊控制系统的地方还有:升降机的控制,空中运输调节,大批量温度变化过程数据处理,噪声检测和控制,金属工厂的铸造过程中对液态金属流动进行控制等等。洛克卫尔国际公司(ROCKWELL INTERNATIOAL CORPORATION)就采用专业模糊控制系统来控制空闲的火车头,因为这些空闲的火车头的变量因素(包括点火装置定时工作,运行时间,和空气流动影响)能够被描述成为一个相对比较简单的方程式形式。使用专业模糊控制控制者在理论上对于普通的控制系统而言它的发展是比较节约时间的。佳能公司(CANON)生产的自动对焦照相机也使用了使用专业模糊控制系统,包括电荷耦合装置(CCD)将拍摄到的影像保持原有的清晰程度分别反射到屏幕上的六块区域,通过这样的比较办法来判断想要拍摄的影像是否在焦点上。因为透镜要在集中对焦的过程中移动,所以照相机也要同时对焦点变化的程度进行测量,并且适当的减缓透镜的移动速度,来防止超出最佳拍摄效果的焦距范围。控制者通过对比六个输入影像的效果来测量镜头调整到屏幕上的各个区域的焦点上时对影像的改变程度。最后输出的是以
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