基于工程应用观点的软仪表开发策略

软仪表至今尚缺乏系统的开发思路。本文根据现代设计方法学的理论，从工程应用的角度探讨了软仪表的开发策略，给出了软仪表的开发步骤及内容，指出了开发中应注意的问题。该策略能提高软仪表的开发效率，减少实施中的盲目性，现已成功地运用到某纸机低定量纸张水分的软测量实践中。     

自适应模糊控制的新进展

回顾了自适应模糊控制的发展过程，着重介绍了近年来出现的一些新情况，最后，对自适应模糊控制研究领域中有待解决的研究课题进行了展望。     

智能混合控制在高速纸机的应用

介绍了压力式网前箱的建模和控制，并通过构造一个新的控制器结构-智能混合控制器，将Fuzzy和PID控制融于其中。     

橡胶混炼过程在线质量预报专家系统

采用模糊专家系统理论和实时数据库技术,建立橡胶混炼在线质量预报专家系统(RMES)。实现对生产过程中异常工况的实时诊断,预报可能发生的质量波动。RMES可以帮助操作人员找到引起质量波动的原因,给出相应处理信息,有效地保证混炼胶质量的均一性。试验结果表明,RMES大大改善了目前生产过程中无法及时得到质量检测数据的问题,缩短了故障的持续时间。     

基于DSP前馈模糊PI的舵机控制算法

针对负载转矩对舵机转速的影响,建立负载力矩的数学模型,提出带前馈模糊自整定比例积分参数的速度环控制算法,利用前馈控制器补偿负载变化对电机转速的影响。当直流无刷电机特性和力矩变化时,通过动态调整控制参数使系统具有良好的鲁棒性和控制精度。设计以数字信号处理器为核心的模糊控制器,采用高精度的绝对编码器作为位置环反馈。实验结果表明,该控制器具有较强鲁棒性,且响应速度快、超调小、控制精度高。     

基于GMM的多工况过程监测方法

传统基于主元分析的故障检测方法大多假设工业过程只运行在1个稳定工况,数据服从单一的高斯分布。若这些方法直接用于多工况过程则将会产生大量的误检。为此,本文提出了1种基于高斯混合模型的多工况过程监测方法。首先利用PCA变换对过程数据集进行降维,在主元空间建立高斯混合模型对过程数据进行聚类,自动获取工况数和相关分布特性。然后对每个工况建立主元分析(principal component analysis,PCA)模型来描述整个运行过程数据分布的统计特性。最后在过程监测中,根据监测样本属于各个工况的概率构造综合统计量,实现对多工况过程的故障检测。TE过程的仿真结果表明,本文提出的方法与传统的PCA方法相比,能自动获取工况和精确估计各个工况的统计特性,从而能更准确及时地检测出多工况过程的各种故障。     

基于C/S体系结构的物资供应管理信息系统

该文以 Ｃ／Ｓ体系结构为基础,设计并实现了物资供应管理信息系统,对系统各部分的功能进行了分析,并对运行时的实际问题进行了探讨。实践证实了该系统的有效性。     

输出饱和线性系统的稳定性及L2增益性能

考虑输出饱和线性系统的稳定性以及L     

基于阶跃响应的非自衡对象预测控制

针对现有非自衡对象DMC算法预测模型不易建立的局限性,提出一种基于非自衡对象阶跃响应的DMC算法。分析与仿真结果表明,该算法对于设定值变化和输入扰动均无控制余差,且预测模型易于建立。     

H2/ l1 混合优化问题的凸二次规划解法

采用上逼近算法求解H1/l1混合优化问题,首先将其转化为有限维的凸二次规划问题,并利用Lemke互补转轴算法求解;然后逐次进行逼近,计算请示例表明所得结果是正确的。