可检测温湿度的智能衣柜设计

从空间利用以及家居智能的角度出发,针对衣柜上方储物空间物品存取的难度系数高、容易引发安全问题等情况,考虑到传统衣柜智能化的不足,本文拟开发一种多功能新型智能衣柜,系统通过升降和伸缩机构、皮带传动装置等实现高处储物内箱的全自动进出。以STM32F103C8T6和ZET6为衣柜结构及功能的主控芯片,实时对衣柜内部进行测温测湿,当温度或湿度超过设定值时及时自动报警。利用超声波进行测距,当储物柜下降时检测到下方有人存在,立即实现柜体的紧急制动功能;同时添加触摸、声音等多种控制模式。实验结果表明,该设计可以及时对柜内不良情况作出响应,提升了高空存取物品的安全系数;相比于传统衣柜,智能化程度得到显著提升。     

基于图像处理技术的皮带跑偏监测系统设计

针对传统检测技术不能同时真实、准确检测皮带运输过程中的跑偏和洒料状态等实际问题,提出一种基于图像处理技术的皮带监测系统。通过采集皮带运输实时图像,将图像经过灰度处理及滤波处理后,利用Hough直线监测识别皮带边缘;然后对皮带图像进一步进行膨胀、腐蚀及二值化处理,获得矿料在皮带上的图像状态特征,从而判断皮带洒料情况。测试结果表明:该系统对皮带跑偏以及洒料检测具有一定的准确性;系统能够监测皮带跑偏和洒料故障,并实现事故的即时预警,从而降低皮带事故的发生率。     

T型结晶器电渣重熔复合轧辊渣池热电场的数值模拟

针对自耗电极环形焊接、T型结晶器抽锭电渣重熔制备复合轧辊的过程,利用ANSYS软件,建立了三维有限元模型,对渣池中的电位、电流密度和温度场的分布,以及电极位置变化的影响进行了数值模拟。计算过程采用热电耦合法,并考虑了电场的集肤效应。模拟结果表明,集肤效应的最强位置和最大电流都集中在自耗电极的表面;高温区在自耗电极和辊芯之间;电极位置的变化对渣池的电流密度分布影响比较大,当自耗电极与辊芯的距离增加10 mm时,渣池内最高温度降低20 K,上层渣池的平均温度有所提高。最后对数值模拟结果进行试验验证。     

基于PMBus总线的电源管理总线测试系统的研制

开关电源各种功能的测试通常由测试人员手动完成。这种测试方法会带来很大的人为干扰,而且耗时长。为此提出基于PMBus总线的电源管理总线测试系统。采用基于LabVIEW的PMBus测试系统,可以将上位机、电源模块和各种可编程测量装置相结合,系统信息通过Win-I^2C和GPIB进行传输。该系统可根据电源种类不同,控制相应的电源和负载,并进行数据采集、处理,从而得到完整的测试结果。经过大量的产品测试,实验结果表明该系统能够对不同类型、不同规格的模块进行快速、准确的测量,相比人工测量,能更早发现电源模块的问题,工作效率高。     

基于预设性能的非仿射非线性系统自适应有限时间控制

针对一类具有死区的非仿射非线性系统,将预设性能控制与有限时间控制相结合,提出一种具有预设性能的自适应有限时间跟踪控制方法.基于Backstepping技术、模糊逻辑系统及有限时间Lyapunov稳定理论,给出使系统半全局实际有限时间稳定(semi-globally practically finite-time stable,SGPFS)的充分条件和设计步骤.该控制策略不仅使系统的输出误差在有限时间内收敛到一个预先设定区域,同时保证其收敛速度、最大超调量和稳态误差均满足预先设定的性能要求.最后通过仿真示例验证了所提出设计方法的有效性.     

基于单片机的车载空气净化器控制系统设计

本文介绍了一种基于STC15W401AS系列单片机设计的车载空气净化器的控制系统。系统采用单片机作为微处理器,使用了继电器、传感器等,通过换气、加湿、臭氧杀菌、静电除尘、负离子净化对车厢内空气进行清洁。该系统经济实用,且运行可靠,能够高效处理汽车内的空气污染物。     

多阶段间歇过程鲁棒模糊预测异步切换控制EI北大核心CSCD

本文针对非线性多阶段间歇过程在切换瞬间存在异步切换的问题,提出了一种鲁棒模糊预测异步切换控制方法.该方法将非线性多阶段间歇过程表示为同步子系统和异步子系统的等效闭环扩展Takagi-Sugeno模糊模型,在此基础上给出了确保每个批次指数稳定和每个阶段渐近稳定的,基于线性矩阵不等式的稳定性条件以及不同情况运行时间的计算方法.根据运行时间采用超前切换思想,避免异步切换情况的出现,保证系统的稳定运行.仿真案例表明所设计的控制器是有效的和可行的.     

基于动态惩罚因子的改进蚱蜢算法求解经济负荷调度和经济排放联合调度问题

电力生产装置运行中各种燃料的成本逐步增加,需要最小化成本函数以求解此类复杂经济负荷调度问题.鉴于此,提出一种基于动态惩罚因子的改进蚱蜢算法求解经济负荷调度(economic load dispatch, ELD)问题和经济排放联合调度(combined economic emission dispatch, CEED)问题.为了提高蚱蜢算法(grasshopper optimization algorithm, GOA)性能,提出一种改进的混合蚱蜢算法(hybrid grasshopper optimization algorithm, HGOA),将重力搜索算子和鸽群搜索算子-地标算子加入GOA中,增强算法的搜索能力,平衡算法的勘探和开发.同时,为了更好地解决ELD和CEED问题中的约束问题,提出6个惩罚函数,包括2个V型函数、反正切函数、反正弦函数、线性函数和二次函数,并使用动态惩罚策略代替传统的固定值惩罚策略.选取3个ELD问题案例和4个CEED问题案例验证所提出方法的有效性,实验结果表明, HGOA相较于其他元启发式算法在求解质量上表现更好,且动态惩罚策略比固定值惩罚策略效果更...