孟江
- 作品数：40 被引量：37H指数：4
- 供职机构：中北大学机械工程与自动化学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程一般工业技术电子电信更多>>
- 基于径向基函数神经网络集成的矿井瓦斯浓度中短期实时预测方法
- 本发明公开了一种基于径向基函数神经网络集成的矿井瓦斯浓度中短期实时预测方法，该方法将矿井瓦斯浓度数据视为混沌时间序列以构建多个径向基函数(RBF)神经网络的预测子模型，对所有预测子模型同步预测结果的加权平均作为集成预测值...
- 孟江安坤
- 基于S7-200的智能舞台台面控制系统设计被引量：1
- 2006年
- 通过介绍广播电视中心800m2演播厅智能舞台的研制过程,详细论述了舞台台面运动控制系统的设计与实现。应用西门子S7-200 PLC与机电液一体化技术实现舞台的升降、旋转、升降旋转、伸缩、伸缩升降等运动。针对舞台运动要求,提出了8块活动舞台运动控制的配置方案,完成了舞台台面的控制系统设计。现场实践证明该设计方案控制效果良好。
- 安坤孟江
- 关键词：控制系统
- 一种基于阀门流量特性测试的过程控制多功能实验装置
- 本实用新型公开了一种基于阀门流量特性测试的过程控制多功能实验装置，既可以实现对不同类型的手动阀门或节流元件进行理想流量特性或流量系数的测试，又可利用多组L型三通阀切换为不同模式后，分别形成1台套或2台套实验装置，实现温度...
- 孟江安坤王太飞
- 文献传递
- 基于神经网络的Preisach磁滞模型的建模被引量：3
- 2022年
- 针对超磁致伸缩材料的磁滞特性,提出了一种基于Preisach磁滞模型的MLP神经网络来建立磁滞模型,提高了模型的泛化能力;并通过对Preisach模型进行改进,建立了扩展Preisach模型,使其具有反交换性质。首先,建立扩展Preisach模型,简化函数表达式;其次,利用TensorFlow建立MLP神经网络模型辨识输入输出之间的关系;最后,将原始数据切分为训练集、测试集和验证集,通过训练集和测试集寻找合适的神经网络隐含层层数、节点数、激活函数和优化算法,然后利用验证集验证该神经网络。实验结果表明,设计的基于Preisach磁滞模型的MLP神经网络的磁滞模型,在位移大于3μm时,该模型具有较高的精度和泛化能力。
- 刘玠安坤王亚锋孟江
- 模拟电路故障诊断的神经网络模型研究被引量：1
- 2010年
- 对一类较典型的模拟电路进行了神经网络的研究和建模,分别建立了基于反向传播BP网络、径向基函数RBF网络和支持向量机SVM的故障诊断模型,分析和比较了3类模型在电路故障中的不同性能,并提出不同模型在诊断过程中对应不同故障诊断策略的观点.结果表明:SVM模型的诊断精度较高,在处理不确定信号时SVM和RBF模型表现为"视低"策略,而BP模型表现为"视高"策略,这为实际电路故障诊断模型的选择提供了一定的研究依据.
- 安坤孟江王晨曦
- 关键词：模拟电路故障诊断反向传播网络径向基函数网络支持向量机
- 基于MEMS超声换能器微桥结构优化
- 2021年
- 针对传统的超声换能器在低频领域内存在频率较低的问题,设计了一种新型超声换能器微桥理论模型,并对该模型的力学行为进行分析研究。应用Comsol 5.4,对基于反铁电厚膜相变致应变效应的硅基微桥结构进行了实体建模、模态分析及静电分析。通过正交设计优化方法得出了硅基微桥构件小应力大频率的合理结构尺寸,为后续的加工提供重要依据。结果表明,该模型在800μm (L)×100μm (W)时,其应力为0.352 GPa,谐振频率为115.19 kHz,因而在较小尺寸下保持更好性能的表现优于传统的超声换能器。
- 何建龙安坤杨良兴王亚锋刘玠孟江
- 关键词：超声换能器正交设计
- 超磁致伸缩材料迟滞特性的新Hammerstein建模
- 2024年
- 超磁致伸缩材料(Giant Magnetostrictive Material,GMM)作为一种新型功能材料,因其具有磁-机耦合系数大、响应速度快、频响特性好等优点而被广泛应用于能量采集、微位移驱动、精密定位控制等领域,但材料复杂的迟滞非线性影响了其致动器的定位精度,为了辨识超磁致伸缩材料中存在的迟滞非线性,本文提出一种新Hammerstein模型建模方法。此方法的优点在于模型可以更好地逼近迟滞非线性,提供更高的精度,减少了串联环节的参数辨识工作量。首先,构建一个基于双曲函数的迟滞算子扩展空间的极限学习机模型,用其表示新Hammerstein模型中的静态非线性部分。其次,提取极限学习机模型的全连接层的权重和偏置参数用于构建新模型中的动态线性部分的状态空间方程,减少了传统模型中串联环节的模型参数辨识的工作。最后,建立了可以描述超磁致伸缩材料迟滞特性的新Hammerstein模型。新Hammerstein模型的建模相对误差为0.86%~3.69%,平均绝对误差为2.63%,比传统Hammerstein模型均方根误差低0.8μm左右,平均绝对误差提高将近4%。仿真结果证明了新Hammerstein模型对超磁致伸缩材料复杂迟滞特性建模的有效性。
- 李宁安坤郭立山李森孟江
- 关键词：超磁致伸缩材料极限学习机HAMMERSTEIN模型
- 一种光束偏转精瞄驱动构件微镜
- 本发明公开了一种集驱动/光反射功能于一体的光束偏转精瞄驱动构件微镜，包括内部镂空的外围基座，外围基座的四个角刻蚀出Pt作为下电极，外围基座中心设有四悬梁结构，四悬梁与外围基座中心基底正上方是微镜，微镜的方框内溅射沉积有金...
- 安坤孟江何建龙杨良兴刘玠王亚峰
- 文献传递
- 一种智能家电控制系统设计与实现
- 2014年
- 针对目前家用电器数量与种类多,人机接口单一,智能化程度低,控制复杂等问题,设计了一种基于动作传感器和SimpliciTI网络协议的智能家电控制系统[1]。该系统在基本不改变原有家电硬件的基础上,把所有的家电纳入一个统一的无线网络,并且通过按键与人体动作[2]对家电进行统一的控制,使人与家电的交流变得更加高效,简单和自然。经实验验证,该系统具有较高的稳定性与可靠性,有较高的实用价值。
- 杨乐孟江
- 关键词：家电控制
- 基于CMAC神经网络的超磁致伸缩非线性控制被引量：2
- 2023年
- 对于超磁致伸缩材料固有的迟滞非线性特性,本文提出一种基于小脑模型神经网络(CMAC)前馈逆补偿与PID相结合的复合控制方法。首先利用CMAC神经网络学习获得超磁致伸缩致动器(GMA)的迟滞逆模型进行补偿,再利用CMAC模型在线快速学习适应的能力,结合PID控制器降低跟踪控制时的误差和扰动,从而实现GMA的精密控制。通过MATLAB建立了CMAC前馈逆补偿控制器和CMAC-PID复合控制模型,最后通过仿真实验验证所提方法的有效性。结果表明,提出的利用CMAC神经网络逼近的迟滞模型具有令人满意的精度,在CMAC-PID复合控制方案的作用下,系统的期望位移与实际位移相对误差值最大值仅2.39%,平均相对误差值不到0.5%。说明该控制策略能适应控制对象的非线性变化,有效地提高GMA的跟踪精度。
- 潘明健安坤李健宏王奇孟江
- 关键词：超磁致伸缩CMAC神经网络
