固体燃料电池反应釜温度的极点配置控制

固体燃料电池反应釜是电池性能测试过程中的加热设备.工艺要求反应釜内温度按预先设定的升温曲线变化并实现自动控制.用一阶惯性加纯滞后模型近似描述被控温度对象,采用极点配置控制算法,设计并实施了反应釜温度的程序升温/恒温计算机控制,取得了令人满意的结果.     

竞争学习的非均匀采样非线性系统的模糊辨识

在实际非线性系统中,由于资源的限制,使得输入信号快速刷新,输出信号慢速采样.利用获得的非均匀采样数据对原非线性系统辨识存在一定困难.为此,通过提升技术,把非线性系统的多个特征点局部的线性模型转化为模糊模型的后件线性模型.在此基础上,提出基于竞争学习和递推梯度下降方法的辨识算法.通过定理证明:输入信号在持续激励条件下,模糊模型的参数能够一致性收敛;针对化工p H中和过程非线性系统,采用非均匀采样数据,建立其模糊模型,通过实际数据与模糊模型输出数据误差对比,表明了实际系统在非均匀采样条件下,模糊辨识能够建立其过程模型,验证了提出方法的有效性.     

基于GPRS的嵌入式数据采集与远传系统

随着GPRS网络技术的逐渐成熟,基于GPRS的数据采集与远传应用已经成为当前的热点之一。本文在深入研究了GPRS无线网络技术的基础上,提出了一种单片机+GPRS模块的嵌入式系统架构,并从硬件平台和软件功能两方面阐述了基于GPRS的嵌入式数据采集与远传系统的设计与实现。该系统在现场运行状况良好,能够很好的满足数据实时采集与无线传输需求。     

一种基于灰度值矩阵的文档复原方法研究*

对于切碎英文文档自动拼接还原中无法利用碎纸片几何形状特征的问题, 提出一种基于灰度值矩阵的文档碎片拼接方法。利用碎片图像的特征向量消除同行字母处于不同高度的负影响, 提取其特征位置作为动态聚类的分类标准,依据文本行特征进行动态聚类和类间排序。设计了一种基于原图像碎片边界矩阵的四邻拼接算法进行逐一高效地拼接还原。仿真结果表明, 该方法准确率较高且操作简便, 对规则碎片拼接还原具有良好的实际意义。     

基于离散粒子群优化的工业无线网多信道分配算法

在充分考虑工业无线节点低能耗要求的基础上,提出一种工业无线网发射功率调节算法.在保证网络连通度的前提下,使无线节点发射功率尽可能小.同时,利用离散粒子群优化算法,提出一种解决工业无线网多信道分配问题的离散粒子群优化多信道分配算法（DPSO-CAA）.对标准离散粒子群优化算法加以改进.提高了所提出算法的全局搜索能力.通过将DPSO-CAA算法与已有算法进行的仿真对比实验,表明了所提出的DPSO-CAA算法能有效地降低数据碰撞和同信道干扰,而且能降低无线节点能耗.     

基于系统辨识的航空发动机稳态燃油自抗扰控制

自抗扰控制技术应用于航空发动机稳态燃油控制存在两个难点：发动机中的高频不确定动态导致扩张状态观测器(Extended State Observer,ESO)增益过高和名义控制系数整定困难。针对此现状,提出一种基于系统辨识的航空发动机稳态燃油自抗扰控制器。首先,使用经典Gram-Schmidt(Classical Gram-Schmidt,CGS)算法对控制系数和发动机未知动态进行辨识,将辨识信息加入ESO中设计改进ESO (Improved ESO,IESO),从而使总扰动中包含较少的高频动态,降低观测器增益。其次,基于IESO设计航空发动机稳态燃油自抗扰控制器,并根据辨识结果快速整定名义控制系数。最后,分析IESO观测误差的收敛性和闭环系统的稳定性。仿真结果表明,所提方法可以快速整定名义控制系数,有效降低观测器增益,进而提高系统的鲁棒性。     

偏压应力下SiC/SiO2界面间隙碳缺陷的结构和电学性质演变

SiC栅氧近界面碳缺陷是SiC MOSFET器件在偏压应力下可靠性劣化的主要根源。间隙碳缺陷Si2-C=O(Ci1)和O-C=C-O(Ci2)被认为是构成SiC/SiO₂界面缺陷能级的重要源头之一。基于第一性原理密度泛函理论,研究了不同外部电场对SiC/SiO₂界面处间隙碳缺陷的结构和电学性质的影响。结构键长键角计算结果表明,电场对缺陷Ci1和Ci2的结构影响较小,但施加电场后两种缺陷的形成能均减小,说明偏压应力更有助于这两种缺陷的形成。电荷态密度计算结果表明,不同大小和方向的偏压应力(电场)会改变Ci1和Ci2的缺陷能级位置。上述作用诠释了界面缺陷产生偏压应力不稳定问题的物理机制。     

钢铁企业热电系统多能流网络多工况优化调度

钢铁企业热电系统是典型的耗能大户, 合理有效的能源调度对提高企业能源利用效率、低碳发展、实现碳 中和目标具有重要意义. 考虑热电系统涉及的多种能源介质相互关联和耦合, 产耗量随生产计划以及主工序设备运 行状态的改变动态变化等特征, 提出一种基于多能流网络的多工况优化调度模型. 首先, 针对热电系统能源利用过 程中的多工况特征, 提出基于多维隐马尔可夫–动态时间弯曲混合模型的工况识别方法, 并基于能源介质产生、消 耗、转换的能量流路径分析, 建立热电系统多能流网络模型, 将不同能源介质的需求量等价为对蒸汽、电力和副产 煤气的需求量. 其次, 综合分析能源介质动态平衡约束、设备产耗能约束、多能源消耗约束, 建立热电系统多目标优 化调度模型, 并得出能源介质调度方案. 通过钢铁企业实际生产数据实验表明, 本文方法能够有效保证系统安全运 行、减少系统外购煤的消耗量、增加系统自身发电量、降低运行成本、降低碳排放.     

基于数据的流程工业生产过程指标预测方法综述

生产过程关键指标的预测对于流程工业生产调度,安全生产和节能环保有着重要作用.目前,已有多种基于工业生产数据提出的生产过程指标预测方法,主要涉及特征（变量）选择,预测模型构建及其模型参数优化这三方面.本文分别针对以上三方面论述了基于数据的工业生产过程指标预测国内外研究现状,分析了各种方法的优缺点.最后,指出了流程工业生产过程指标预测方法在工业大数据及知识自动化等方面的未来研究方向和前景.     

多能流系统合作协同的不确定多目标决策

多能流工业生产过程具有多目标、强耦合、时变、不确定性等特点,针对此类系统的平衡调度问题,本文提出一种基于合作协同优化的不确定多目标决策方法.以钢铁企业副产煤气系统为例,针对系统未来状态的不确定性,本文在优化决策的过程中结合卡尔曼滤波方法和贝叶斯定理,提出一种考虑条件预期的不确定决策模型.该模型能够同时分析当前目标和预期目标,从而消除未来状态不确定性带来的影响.针对副产煤气系统多能流强耦合的特点,本文在优化决策过程中综合考虑单能流系统特性以及多能流系统的协同关系,基于图模型原理提出基于双向权重的协同进化方法,从"总体"–"局部"相结合的角度给出最优的决策策略.通过实际钢铁企业数据的仿真实验表明,该方法能够充分考虑未来的不确定性,同时兼顾单能流系统性能和多能流耦合关系,给出合理的调度决策方案.该方法可用于具有多目标、强耦合以及不确定性的复杂多能流系统,为其调度决策问题提供支持.