基于Ovation系统的辅助系统监视方案比较与选择

介绍三种基于Ovation系统的金属壁温数据采集方案,对各自的优缺点进行比较分析,结果显示:Ovation一体化的智能远程I/O系统实现全厂DCS一体化,方便运行维护和管理;基于Modbus协议的智能远程I/O系统性价比最高;基于FF技术的智能仪表系统最具有发展潜力。因此对于辅助系统的监视可根据用户的不同的侧重点采用智能远程I/O或现场总线技术。本文结论对确定辅助系统监视方案有一定的指导意义。     

基于梯度提升决策树改进双向门限循环单元的锅炉变负荷燃烧系统建模

锅炉燃烧系统是一个典型变量多、耦合性强、大滞后、多输入/多输出的动态系统,构建符合实际工况的燃烧系统模型十分困难。本文提出一种新的基于双向门限循环单元（Bi-GRU）的锅炉燃烧系统建模方法,建立了变负荷（低、中、高负荷）工况下燃烧系统训练模型。同时,采用梯度提升决策树（GBDT）降低输入特征矩阵维数。GBDT模型可以在不同的负荷与输出下评估输入特征的权重,能在保留特征原有物理意义的基础上识别出权重比例最大的特征。基于GBDT的特征选择模型既能降低原始输入维数,又可以为后续燃烧控制策略提供理论指导。实际运行数据计算结果表明,Bi-GRU和GBDT建立的新的燃烧系统模型能够准确地反映不同负荷下主蒸汽流量、主蒸汽压力和NOx排放量的动态变化。与传统的循环神经网络（RNN）模型相比,本文新模型的精度和性能都有显著提高,并且结构简单,计算量小。     

示教式焊接跟踪全位置管道焊机的研制

在采用了一种绝对编码式360°倾角传感器作为轨道式全位置管道焊机旋转机头所处角度位置传感器的基础上,提出了全位置管道焊机的示教式焊接跟踪控制方案,开发出了焊前坡口中心位置信息预先提取及焊接时焊枪运动轨迹控制的单片机控制系统硬件电路,在此基础上成功研制了这种具有示教式焊接跟踪功能的全位置管道焊机,为实现管道焊接真正意义上的全自动控制奠定了重要基础.     

电液步进马达的PLC控制

介绍了PLC控制电液步进马达的方法、电液步进马达的伺服控制、驱动接口及PLC软件的控制逻辑。同时采用PLC直接控制数字电液步进马达，可使液压系统的控制简洁可靠，成本显著下降。     

基于改进生成对抗网络pix2pix的火电厂NO_(x)排放预测EI北大核心CSCD

火电厂燃烧产生NO_(x)会污染大气环境,设计精确高效的NOx实时软测量方案对于节能减排至关重要。该文提出一种基于pix2pix的NO_(x)排放预测模型。采用互信息对影响NOx生成的主要变量进行重要性排序并选择相关特征变量,构建基于pix2pix生成对抗网络模型,通过生成器和判别器的博弈训练优化参数。基于某660MW燃煤机组的运行参数进行仿真验证,并与基于长短期记忆网络、反向传播神经网络和最小二乘支持向量机的典型NO_(x)预测模型进行对比,结果表明所提方法可有效解决数据维度增加带来的预测困难,具有较高的预测精度和较小误差。     

基于完整自适应噪声集成经验模态分解的LSTM-Attention网络短期电力负荷预测方法

短期电力负荷预测在电网安全运行和制定合理调度计划方面发挥着重要作用。为了提高电力负荷时间序列预测的准确度,提出了一种由完整自适应噪声集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)和基于注意力机制的长短期记忆神经网络(long short-term memory network based on attention mechanism, LSTM-Attention)相结合的短期电力负荷预测模型。完整自适应噪声集成经验模态分解有效地将负荷时间序列分解成多个层次规律平稳的本征模态分量,并通过神经网络模型预测极大值,结合镜像延拓方法抑制边界效应,提高分解精度,同时基于注意力机制的长短期记忆神经网络自适应地提取电力负荷数据输入特征并分配权重进行预测,最后各预测模态分量叠加重构后获得最终预测结果。通过不同实际电力负荷季节数据分别进行实验,并与其他电力负荷预测模型结果分析进行比较,验证了该预测方法在电力负荷预测精度方面具有更好的性能。     

离散隐马尔可夫模型在颤振预报中的应用研究

对于切削过程中颤振孕育的动态模式,提出了基于离散隐马尔可夫模型(DHMM)的模式识别理论预报颤振的新方法。首先对切削过程的振动信号进行FFT特征提取,然后利用自组织特征映射(SOM)神经网络对提取的特征矢量进行冗余信息压缩与预分类编码;再根据多变量DHMM建模理论,对切削颤振孕育的各种过程模式建立相应的DHMM,把矢量编码作为观测序列引入到DHMM中进行机器学习、训练;最后将观测序列引入到DHMM中进行颤振孕育的概率识别尝试。实验表明,该方法对颤振孕育过程识别是十分有效的,颤振预报正确率达93.3%。     

基于调度自动化主站的电压无功自动控制系统

在分析了电压无功二十域图的基础上,介绍了iES500电压无功自动控制系统,该系统是基于调度自动化主站基础上实现有栽变压器分头的自动调整和电容器的自动投切,拓展了SCADA系统的功能,相比常规的变电站的电压无功自动控制装置(VQC),投资小、效率高、便于监视、利于维护,并且可以实现全网电压的分等级自动控制。     

SealGAN: 基于生成式对抗网络的印章消除研究

发票是财务系统的重要组成部分. 随着计算机视觉和人工智能技术的发展, 出现了各种发票自动识别系统, 但是发票上的印章严重影响了识别准确率. 本文提出了一种用于自动消除发票印章的SealGAN网络. SealGAN网络是基于生成式对抗网络CycleGAN的改进, 采用两个独立的分类器来取代原本的判别网络, 从而降低单个分类器的分类要求, 提高分类器的学习性能, 并且结合ResNet和Unet两种结构构建下采样?精炼?上采样的生成网络, 生成更加清晰的发票图像. 同时提出了基于风格评价和内容评价的综合评价指标对SealGAN网络进行性能评价. 实验结果表明, 与CycleGAN-ResNet和CycleGAN-Unet网络相比较, Seal GAN网络不仅能实现自动消除印章, 而且还能更加清晰地保留印章下的发票内容, 网络性能评价指标较高.     

基于串行口的微型语音开发系统

本文介绍一种外挂在ＰＣ机串行通信口上的语音开发系统，着重探讨了系统的硬件组成原理，软件结构以及Ｔ６６６８语音处理器接口的有关问题，并给出了系统的硬件结构图及软件框图。