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微型振动能量收集器的研究现状及发展趋势被引量：20: 2013年; 综述了最近几年国内外微型振动能量收集器的研究状况,重点介绍了被广泛应用的压电式振动能量收集器和电磁式振动能量收集器,简要阐明微型振动能量收集器实现大规模商业化产品的可能性。根据微型振动能量收集器的工作方式和结构特点对其进行了分类,并且分别列举出了各种类型能量收集器的突出研究成果,详细介绍了各种类型振动能量收集器的基本工作原理和工作性能,对比各种结构的优缺点,总结各类微型振动能量收集器的适用范围和存在的问题。最后,分别从能量收集器的结构尺寸、材料性能和能量收集电路三个方面对微型振动能量收集器的发展趋势进行了展望。; 陈文艺孟爱华刘成龙; 关键词：振动电磁式压电式

超磁致伸缩致动器的小脑神经网络前馈逆补偿-模糊PID控制被引量：13: 2015年; 针对超磁致伸缩致动器(GMA)在精密致动控制中存在的迟滞和位移非线性,提出了小脑神经网络(CMAC)前馈逆补偿结合模糊PID控制的新策略。通过小脑神经网络(CMAC)学习获得超磁致伸缩致动器动态逆模型用于对超磁致伸缩致动器迟滞非线性进行补偿;利用模糊PID控制降低小脑神经网络(CMAC)学习时的误差和抑制扰动,提高系统的跟踪控制性能,从而实现超磁致伸缩致动器的精密致动控制。仿真和实验结果表明:所采用的控制策略有效地消除了迟滞非线性的影响,系统的跟踪误差降低到了5%以下,而位移跟踪误差均方差仅为0.58。此外,这种策略的特点是学习和控制同时进行,控制系统能够适应被控对象动态特性的变化,使系统具有较强的鲁棒性,同时也能够有效地抑制外界的干扰,提升系统的自适应控制性能。; 孟爱华刘成龙陈文艺杨剑锋李明范; 关键词：超磁致伸缩致动器小脑神经网络模糊PID控制

基于低功耗浮标的海洋数据传感采集系统被引量：1: 2013年; 针对浮标技术在海洋环境监测中的应用,研究并改进了现有的浮标系统,设计并实现了自升降式浮标控制系统,以获取水下不同深度的环境数据,具有很好的安全性和隐蔽性。系统以MSP430处理器为核心,以Si4432为无线收发模块,结合温湿度、光照、加速度、倾角、CTD、溶解氧传感器和SD卡,实现了对海洋数据的采集、存储和传输。经测试,能可靠地将数据传输至岸基模块,满足了设计要求。; 翁大平蔡文郁孔庆鹏; 关键词：MSP430 SI4432 数据采集

基于优化的GRNN和BP神经网络的磁滞曲线拟合对比分析被引量：16: 2013年; 针对超磁致伸缩材料(GMM)的磁滞非线性,运用广义回归神经网络(GRNN)和前馈BP神经网络分别对GMM的磁滞回线进行非线性逼近,通过网络的训练、预测,与Jiles-Atherton(J-A)模型进行了对比,分析了两种神经网络的逼近效果,给GMM的运用起到了很好的指导作用。其中,在GRNN神经网络中,由于所取数据有限,为了扩大样本容量,采取交叉验证方法对GRNN神经网络进行了训练,采用循环算法找出了最佳的径向基函数扩展系数SPREAD,并对传统GRNN神经网络进行了优化。研究结果表明:优化后的GRNN神经网络对于磁滞回线的预测精度明显高于BP神经网络。; 何汉林孟爱华祝甲明宋红晓; 关键词：超磁致伸缩材料广义回归神经网络 BP神经网络

磁流体管流的层流与湍流模型数值模拟被引量：7: 2013年; 采用FLUENT软件分别对外加均匀横向磁场的等截面三维充分发展液态金属管流的层流模型和低雷诺数湍流Lam/Bremhost(LB)模型进行了数值模拟,分析了外加磁场对普通方管LB模型速度分布和压降的影响。比较在相同哈特曼数下,层流和湍流模型方管截面上速度分布和管道中MHD压降。其中,对电流的计算采用磁感应方程来求得。数值模拟结果证明了用低雷诺数LB湍流模型解决方管磁流体流动的可行性。通过层流模型和湍流模型的对比可知,层流模型有较短的入口长度,但管内流体的压降却很大;而湍流模型管内速度更加平均化,管内压降较小,但管内入口长度较长。; 侯俊毛洁潘华辰; 关键词：低雷诺数层流 FLUENT

基于改进PSO算法的GMA迟滞模型参数辨识被引量：9: 2014年; 使用改进的粒子群优化算法辨识Jiles-Atherton模型参数。针对J-A模型对超磁致伸缩致动器(giant magnetostrictive actuator,GMA)迟滞特性建模中磁化参数互相嵌套难以辨识的特点,改进磁滞模型并建立了考虑超磁致伸缩材料磁机耦合特性的动态磁滞模型;为了克服普通粒子群算法实际求模型参数时计算量大,运行时间长的缺点,提出基于粒子群算法和遗传算法的改进算法--带交叉因子的粒子群优化算法,将模型仿真所求的磁化强度和实验测得的磁化强度的差值的平方作为适应度函数,并结合最小二乘法思想对J-A模型的几个参数进行辨识;最后,在Matlab 7.0上进行仿真,给出了模型辨识后的结果。在不同预压力和驱动频率下的仿真结果与GMA已有实验数据进行对比,验证得出辨识后的模型可较好地与实验数据拟合,磁致伸缩位移误差在5%以内。; 孟爱华祝甲明刘成龙陈文艺罗福兴; 关键词：粒子群算法超磁致伸缩致动器参数辨识

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浙江省重点科技创新团队项目(2010R50003)