一种六辊矫直机电气控制系统设计

根据六辊矫直机的工程实例,结合矫直机的控制工艺以及控制特点,介绍了六辊矫直机控制系统的设计方法以及自动控制系统的实现方法;使用西门子S7-300PLC进行自动控制,对西门子MM440变频器进行PROFIBUS组态,以及通过西门子DI模块对绝对值型脉冲编码器的数据进行读取;解决了矫直机设备的自动运行与矫直速度的实时监控,以及上下辊间距的精确测量的问题;实验结果表明,控制系统运行稳定,辊间距测量精确无误,增加了矫直控制的精确性和稳定性,实现棒料矫直的自动化生产。     

基于IMS的统一号码实现机制

统一通信是一种新的通信模式,但现今还没有一个方法能真正做到"统一".使用怎样一种行之有效的统一号码实现统一通信,这个问题是制约统一通信实现的关键点之一.针对此问题,本文提出了以IMS技术为核心的下一代网络构架下的统一号码实现机制, 将其网络构架分为内容服务层、业务应用层、核心控制层和终端展现层4层.详细阐述了每层的工作流程和实现方式,并详细分析了其中的关键技术,包括业务触发设计和服务接口设计,其中业务触发设计中包括的统一呼叫类业务有一号多机、多媒体彩振、多媒体彩铃等多种业务,服务接口设计着重分析了超文本传输协议跳转接口和网络服务接口的设计,由此最终提出了此统一号码的实现方法.     

供热网循环水泵效率的研究

城市供热系统是极其重要而复杂的大系统,为了提高系统的社会效益和经济效益,从大连北海热电集团热电联产供热管网的实际出发,运用了最小二乘法原理,对采暖循环水泵的性能数据进行曲线拟合,得出了水泵的真正运行状况,并且对使用单台水泵、双台并联或3台并联水泵3种不同情况下的水力工况水泵效率进行了比较和分析。结果表明,单纯地增加并列泵数量对增加流量并无显著变化,并且使并列泵的效率明显下降,只有认真进行严格地工况分析,找到最佳工况点,才能保证整个热系统正常运行。     

OWL本体在纺织企业的应用

探讨了本体技术和Web技术对纺织企业资源系统的支持。根据纺织企业的特点设计和建立了系统各模块的本体模型,并采用OWL本体语言对部分模块进行形式化描述。以某纺织企业的信息系统为实例,说明了OWL本体在纺织企业系统中的应用。结果表明,此模型能实现语义查询、信息共享和系统间的集成。纺织企业本体是企业内部或企业间公共的知识化描述,不仅可以促进知识共享和语义互操作问题,还方便了纺织企业内部和企业间知识管理和信息交换。     

OWL本体在纺织企业的应用

探讨了本体技术和Web技术对纺织企业资源系统的支持。根据纺织企业的特点设计和建立了系统各模块的本体模型,并采用OWL本体语言对部分模块进行形式化描述。以某纺织企业的信息系统为实例,说明了OWL本体在纺织企业系统中的应用。结果表明,此模型能实现语义查询、信息共享和系统间的集成。纺织企业本体是企业内部或企业间公共的知识化描述,不仅可以促进知识共享和语义互操作问题,还方便了纺织企业内部和企业间知识管理和信息交换。     

供热网循环水泵效率的研究

城市供热系统是极其重要而复杂的大系统,为了提高系统的社会效益和经济效益,从大连北海热电集团热电联产供热管网的实际出发,运用了最小二乘法原理,对采暖循环水泵的性能数据进行曲线拟合,得出了水泵的真正运行状况,并且对使用单台水泵、双台并联或3台并联水泵3种不同情况下的水力工况水泵效率进行了比较和分析。结果表明,单纯地增加并列泵数量对增加流量并无显著变化,并且使并列泵的效率明显下降,只有认真进行严格地工况分析,找到最佳工况点,才能保证整个热系统正常运行。     

基于OMRONPLC三层网络的蛋粉加工DCS系统

研究并验证了OMRON PLC的网络通信功能。对其PLC的典型应用三层网络架构,即Ether-net(信息层)、Controller Link(控制层)和DeviceNet(设备层)进行了深入研究,详细论述了OMRONPLC三层网络组成DCS的建立方法、数据传输的过程以及PLC网络编程技术的实现,并采用OMRONPLC的三层网络架构组成DCS控制系统,将这种DCS系统成功地运用到了蛋粉生产过程控制中。结果表明,通过DCS系统实现了对蛋粉生产过程的远程监控。     

城市交通干线的协调优化控制模型

对城市干线上一批相邻的交通信号进行协调控制,可减少干线上车辆的延误和停车次数。通过对城市干线常态与过饱和状态下的交通流状况分析,建立了对干线实施线控系统相位差优化调节的数学模型。该模型反应了沿干线行驶车辆在干线各交叉口延误情况的内在机理,是一种减少干线车辆延误的有效方法,对改善城市交通拥挤状况,提高干线道路服务能力具有积极的现实意义。     

利用模糊感知器解决模糊可分样本的分类问题

针对一类用于解决分类问题的模糊感知器,提出完全随机输入的模糊δ-规则,并给出训练样本模糊可分的定义。实例表明,利用该算法可以有效地解决模糊可分样本的分类问题,在有限步迭代后就达到收敛,即有限步训练后网络能将所有样本正确分类。