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基于神经网络辨识的灰色预测在精馏塔中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
石油化工生产中常用精馏塔的控制是一种滞后时间长、滞后常数不定的典型不确定滞后对象。这种对象控制困难,系统精度要求高,要对其进行有效控制就必须高精度预测它的输出,因为对象的不确定滞后特性,对其进行精确的输出预测始终是一个难题。针对精馏塔输出预测上的困难,提出利用神经网络首先辨识系统的滞后时间,之后在此基础上采用AR(p)(自回归)模型拟合残差的改进型灰色预测方法预测输出,基本灰色预测模型采用变步长单步灰色预测。将上述方法应用在精馏塔模型输出预测中,仿真结果表明改进后的预测方法对具有滞后、时变的系统有良好的预测效果,而且对系统参数突变、漂移等非失效型故障有一定的鲁棒性、容错性,比其他灰色预测方法更具优越性。 相似文献
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在射频天线中,表面波驱动等离子体柱体可以取代金属作为天线的导向介质,因此可以用充入低压惰性气体的玻璃管作为天线元来构成等离子体天线。本文设计了一种实验方案,用高频表面波放电来激发等离子体,并分析了等离子体天线元的基本特性。 相似文献
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等离子原位合成VC增强CoCrCuFeNiMn高熵合金基熔覆层微观组织研究 总被引:1,自引:1,他引:0
目的在廉价钢材表面制备原位自生碳化物增强高熵合金基熔覆层,研究熔覆层的微观结构及性能,为进一步探索高熵合金及其复合材料在表面工程中的应用提供实验范例和理论依据。方法利用等离子熔覆法在Q235钢表面原位制备出VC增强的CoCrCuFeNiMn(VC)x(x=0、0.1、0.2,摩尔比)高熵合金基熔覆层,采用X射线衍射仪、金相显微镜、扫描电子显微镜、透射电子显微镜、显微硬度计,对熔覆层的相结构、微观组织以及硬度进行分析。结果 CoCrCuFeNiMn(VC)x(x=0.1、0.2)熔覆层由高熵固溶体基体相(FCC1+FCC2)以及VC增强相组成。VC呈颗粒状或花瓣状,主要在基体的枝晶间偏聚,少量在枝晶内析出。透射电子显微镜实验结果显示,原位自生VC与基体之间的界面洁净,未发现明显的反应产物,符合原位自生复合材料的界面特征。在一定范围内(x=0~0.2),熔覆层的硬度随着VC含量的增加而升高。结论在Q235钢表面采用等离子熔覆法可以原位制备出VC增强CoCrCuFeNiMn高熵合金基熔覆层,熔覆层与基材呈冶金结合,原位自生VC对基体起到了强化作用。 相似文献
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