履带起重机多参数安全监控管理系统的设计及实现

随着生产规模的扩大,履带起重机被广泛应用于物料搬运与工业生产建设等领域;而在役履带起重机缺乏运行数据监控装置,无法实时监控设备运行状态,并难以为设备检修、故障分析甚至事故回溯提供足够的数据支撑;基于虚拟仪器技术,设计并实现了履带起重机的多参数运行安全监控管理系统,该系统硬件由传感器、PLC和工控机组成,软件平台基于LabVIEW环境开发,以状态机与队列结构为基础架构,设计并实现了一种模块化并行的体系结构;通过该体系结构可以方便的为系统中增加所需功能,提高安全监控管理系统的通用性和适用性;根据系统运行结果显示,系统能够对履带起重机运行状态进行实时采集、监控与报警,具有较好的工程应用价值.     

古莲河露天煤矿选煤工艺的探讨

根据古莲河露天煤矿所选煤的煤质特征、可选性及产品方案的分析,对重介质选煤工艺和跳汰选煤工艺进行了经济技术比较后选择重介质选煤工艺,并对工艺方案进行了论述。     

发酵过程乙醇浓度检测及补料控制系统设计

研究了基于半导体敏感材料的乙醇浓度检测模型,设计了基于PLC和触摸屏的乙醇浓度检测及补料控制系统,并给出了系统的总体及软硬件设计。该系统运行稳定可靠,测量精度高,控制算法有效,实现了乙醇浓度的在线检测与补料量的优化控制。将该系统应用到谷胱甘肽发酵过程中,实验分析表明系统有效,检测模型相对误差小于2.5%,能够较好地满足发酵工业要求。     

聚合反应过程溶液电导率测量方法的研究

通过测量聚合反应过程中溶液的电导率变化来控制聚合反应过程,对于提高生产过程中产品转化率具有重要的实际应用价值.提出了一种通过测量交流电压信号真有效值TRMS(True Root Mean Square)来测量聚合反应过程中溶液电导率的方法,该方法利用测量交流电压真有效值的硬件电路实现对溶液电导率的测量,在此基础上给出了用于实验测试的智能化测量仪的系统硬件设计和软件设计.实验与分析表明:该方法用于测量0.01 mol/L KCI溶液的电导率,平均相对误差仅为0.000 885,具有较高的检测精度,能适应聚合反应工业生产中电导率的测量,可以很好地满足聚合反应工业生产自动化的要求.     

微内核结构的测控系统软件

测控系统软件是测控系统重要组成部分,直接影响着测控系统的运行.提出了一种基于微内核结构的测控系统软件设计方法,该方法以消息数据处理为中心,通过统一的消息接口将测控任务插件化,利用受控的消息传递机制实现测控软件各个功能模块间的交互,并在微内核单元管理下进行HPFS-HRRN的测控任务调度;基于虚拟仪器技术,设计和实现了水...     

基于HTML5的生产装置实时监测可视化

提出一种基于HTML5的生产装置实时监测Web可视化方法。采用基于事件的自触发机制和WebSocket通信协议使服务器端主动传输数据,利用Canvas技术实现无浏览器插件式的页面动态可视化显示。基于ASP?NET平台开发生产装置实时监测Web可视化系统,给出系统架构和实现方法。实际应用结果表明,提出的服务器端自触发机制和WebSocket通信协议有效降低了服务器运行压力和网络吞吐量,提高了系统通信效率;开发的生产装置实时监测Web可视化系统无需安装浏览器插件,数据可视化效果良好。     

基于预测误差法的加速度传感器动态模型参数辨识

加速度传感器动态模型对研究与分析加速度传感器的动态特性与动态误差补偿具有重要作用。针对加速度传感器动态模型的参数辨识,提出了一种基于预测误差法的加速度传感器动态模型参数辨识方法,该方法将加速度传感器的状态空间模型转化为线性带外生输入的自回归滑动平均(ARMAX)模型,获得其最优一步预测输出的表达式,并通过求解加速度传感器最优一步预测输出极小化误差准则函数,实现加速度传感器动态模型参数的最优辨识。实验结果表明,该方法有效地实现了加速度传感器动态模型的参数辨识,所得加速度传感器动态模型具有较高的精度,能描述加速度传感器的动态特性。     

基于软测量的SBR污水处理自控系统的设计与实现

针对SBR污水处理工艺中控制系统不能有效控制除磷剂投加量的问题,设计了基于软测量的SBR污水处理自控系统。通过对水质参数的分析,确定适合的辅助变量,利用GA-BP神经网络软测量技术实现对总磷含量的实时预测,基于软测量的SBR污水处理控制系统以预测总磷含量作为系统反馈值,实现对除磷剂投加量的闭环控制。实验结果表明:该系统可以减少除磷剂的投加量,避免了过量投加试剂的危害,使SBR工艺稳定运行。     

基于二代小波变换和多级假设检验的输油管道缓泄漏检测方法

针对输油管道缓泄漏准确判断与定位的难题,提出了一种基于二代小波变换和多级假设检验（MHT）的管道泄漏检测方法。首先,采用基于提升框架的二代小波变换对管道首、末端压力信号进行预处理,分析缓泄漏压力信号的小波分解效果,确定压力信号预处理的小波分解层数。其后,利用低频重构信息为原信号概貌并且能突出信号趋势的特点,将小波分解得到压力信号的各层低频重构信息用于泄漏判断与定位。再后,在给出基于MHT的泄漏判断方法和MHT参数的设置方法基础上,对压力信号的每一层低频重构信息分别进行MHT,并对每层结果进行加权平均,得到压力信号下降沿的准确位置后,利用负压波法实现了管道泄漏定位。实验结果表明,该方法可以准确检测和定位管道泄漏,为输油管道缓泄漏检测提供了一种新的手段。     

利用状态空间模型和不敏卡尔曼滤波的分批补料发酵过程在线估计(英文)

On-line estimation of unmeasurable biological variables is important in fermentation processes, directly influencing the optimal control performance of the fermentation system as well as the quality and yield of the targeted product. In this study, a novel strategy for state estimation of fed-batch fermentation process is proposed. By combining a simple and reliable mechanistic dynamic model with the sample-based regressive measurement model, a state space model is developed. An improved algorithm, swarm energy conservation particle swarm optimization (SECPSO), is presented for the parameter identification in the mechanistic model, and the support vector machines (SVM) method is adopted to establish the nonlinear measurement model. The unscented Kalman filter (UKF) is designed for the state space model to reduce the disturbances of the noises in the fermentation process. The proposed on-line estimation method is demonstrated by the simulation experiments of a penicillin fed-batch fermentation process.