自校正动态矩阵控制

本文首先把最小二乘辨识方法与对象的离散脉冲系数模型相结合,实现了具有大纯滞后对象的在线辨识,解决了纯滞后时间在线辨识这样一个颇为棘手的问题。作者再把此辨识方法与动态矩阵控制相结合,实现了自校正动态矩阵控制。在具有慢时变大纯滞后的温度实验装置上进行的实对控制实验表明,上述自校正动态矩阵控制,在过程控制中有很大的实用价值。     

具有大纯滞后的随动系统中数字调节器参数整定的探讨

本文分别用解析法种计算机寻优方法研究了数字PI调节器的参数整定问题。为使用方便,已将结果绘成曲线形式。特别是本文探讨了大纯滞后过程的采样控制,发现了一些比较有趣的结果,提出了一些值得注意的问题。     

基于C++与MATLAB的橡胶门尼粘度混合智能软测量系统

门尼粘度是合成橡胶生产的主要质量指标,如何在线监测门尼粘度,并实现质量的自动监控是橡胶生产工业亟待解决的问题;针对强非线性、时变和间歇的合成橡胶复杂系统,结合工艺机理分析,建立了门尼粘度的基于机理、小波神经网络和最小二乘支持向量机等多种建模方法的混合智能软测量模型,解决了门尼粘度的实时在线测量问题,并开发出基于Borland C++与MATLAB的门尼粘度软测量应用软件。乙烯厂试用结果:混合智能软测量模型预测精度高,泛化能力强,运行速度快;应用软件结构明晰,功能扩充灵活,操作界面友好,操作维护方便;该系统能稳定生产、指导操作、提高产品的优级品率,为合成橡胶生产装置的优化控制创造了条件。     

基于JIT-RVC算法的软测量的研究及其应用

针对传统JIT(Just-in-time)算法单纯以距离为数据选择的缺陷,以及局部模型鲁棒性差,稳定性不强的特点,文中一方面提出了与Jolliffe参数相结合的鲁棒最近相关算法,使得JIT算法能够在离群点出现的情况下正确的选择建模数据,另一方面,还将合成随机变系数概率模型算法(Ensemble RVC)作为JIT算法的局部模型构成了JIT-RVC算法,于此强化了传统JIT算法的非线性逼近能力和鲁棒性。最后,通过强烈干扰情况下的污水生化处理的BOD_5软测量预测仿真结果证明了算法的有效性,特别要指出的是相较于JIT-PLS算法,JIT-RVC算法的RMSE指标减少了55%,而相关系数提高了53%。     

基于向后搜索的变速变加速算法研究与应用

在实际数控加工中,为实现数控系统的高速高精度加工性能,在对加工曲线进行前瞻处理并进行四次位移曲线规划的基础上,针对实际生产中的复杂加工提出了一种辨识复杂加工轨迹段特征的向后搜索算法,且在此基础上针对轨迹的不同特征采用变速变加速四次位移曲线算法,改变了四次曲线位移算法加速度的单一性,在加工中更加灵活,实现加工精度和加工速度的很好平衡,大大提高机床的性价比,满足加工时的高速高精度要求。     

关于PLC梯形图到指令表转换算法的研究

针对只有一条左侧母线且各个元器件及类型独立的梯形图,提出一种由可编程逻辑控制器(PLC)梯形图生成指令表的算法。在该算法中使用虚结点,先将梯形图转换为AOV图,然后根据结点类型和它们在AOV图中的拓扑排序将梯形图转化为指令表。该算法是一种能将任意复杂的梯形图转换为指令表的通用算法,它已经成功地应用于软PLC的设计。     

基于双取样点的立锅间歇蒸煮过程卡伯值软测量模型

建立了一个基于双取样点的间歇蒸煮过程卡伯值软测量模型.该模型同时利用了大量脱木素起始阶段和残余脱木素起始阶段两个取样点的有效碱浓度,降低了有效碱浓度测量误差对卡伯值预测精度的影响,提高了模型的鲁棒性,比其他单独利用初始有效碱浓度或某个过程取样点有效碱浓度的模型更能反映蒸煮过程卡伯值的变化.通过用工厂实际数据对模型的检验,新模型的优点得到了证实.     

基于JNI技术的微机数据提取的研究

微机运行状态数据的提取是任务调度和资源有效利用的前提。基于JNI技术,结合VC 编程,实现了包括物理内存、虚拟内存及CPU等微机运行相关数据的提取,显示了直接提取的数据及简单处理过的内存使用率及CPU使用率。运行数据的成功提取,为网络化应用提供了以负载均衡为目标的指标依据。详细介绍了上述数据提取的具体实现,并通过实例证明了程序运行的有效性。