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1.
聚酯工业分子量分布的计算机控制   总被引:6,自引:2,他引:4  
基于模型预估、模式识别与在线专家系统,在涤纶工业首次实现了聚酯过程分子量分布的计算机控制,取得了明显的技术经济效果。  相似文献
2.
基于遗传算法的分数阶控制器参数整定研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
针对动态系统可用包含非整数阶的积分和微分方程来描述的特点。同样将这一工具引入到分数阶控制器中,即包含分数阶积分和微分的PI^λD^β控制器;提出了基于改进遗传算法的分数阶PI^λD^β控制器定阶次参数整定的方法。通过使用该遗传算法,分别进行了采用整数阶PID控制器和分数阶PI^λD^β控制器,对整数阶和分数阶系统的控制器参数整定的对比仿真。结果表明,在限定相同的参数整定范围时,采用分数阶PI^λD^β控制器的控制效果优于整数阶PID控制器。  相似文献
3.
一类缩聚反应过程的分子量分布模型   总被引:4,自引:0,他引:4  
以一个工业化聚酯生产过程为例,将反应度法和生成函作为工具,建立了描述此类缩聚反应过程的反应动力不冢其分子量分布的数学模型,并介绍了求解数学模型的方法。  相似文献
4.
相关分析在原油管道泄漏监测的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
设计了一套原油管道泄漏监测系统,提出了用相关分析方法对压力波信号进行处理,再用快速微分算法捕捉特征点,用于管道泄漏在线监测的方法。实验表明,两种方法配合使用对油气输送管道进行检漏,具有简单方便、精确度高等优点。  相似文献
5.
提出一种利用回声状态网络(echo state network,ESN)建立复杂分布参数系统模型的灰箱建模方法。此建模方法可以充分利用已知机理模型的结构信息和回声状态网络的逼近能力,可更好地描述和解释出系统各变量之间的因果关系,使模型的"灰箱"化程度更高。首先,根据系统方程和先验知识将初始系统特征团引入ESN储备池中,赋予网络节点实际物理意义,并以此建立结构逼近神经网络模型;然后,通过逐步回归分析方法,结合递归最小二乘算法选择最优系统特征团,并对网络结构进行优化,建立起描述系统特性关系的灰箱模型。本文以实验室规模的管式聚合反应过程作为实验对象,建立以温度分布为输出的数学模型,结果表明所提出的灰箱建模方法行之有效。  相似文献
6.
针对目前支持64位MIPS微处理器的64位北桥价格昂贵,功能单一的问题,提出了增加FPGA作为64位CPU和32位北桥之间的总线转换方案,缩减了系统成本,丰富了功能.最后对系统的整体性能进行了测试,对测试结果的分析表明,系统能够满足多种电子系统开发的需要.  相似文献
7.
介绍一种聚酯(PET)生产缩聚过程的多目标优化技术,以最终产品的产量最大和质量最佳为优化目标,以第三和第四缩聚釜为优化对象,运用复合神经网络技术及相关机理知识建立优化模型。借鉴非劣分层方法、精英策略和群智思想,建立混合优化算法,通过该算法及惩罚函数寻优,设定生产过程中操作变量的最优参数,采用实际工业生产数据仿真和验证,建立周期性的两级优化结构来实现优化控制。  相似文献
8.
针对阳离子聚合反应器的温度分布建模与控制问题,提出了一种基于B样条神经网络的广义PI控制方法.首先采用B样条复合网络建立分布函数的动态和静态模型,并基于该模型,将分布函数的跟踪问题等效为动态权值向量的时间域跟踪问题.最后给出一种新型的广义PI控制方法,实现对给定温度分布的跟踪控制.同时,为了更好地抑制未知干扰、参数摄动以及模型不匹配等问题,模型权值状态、模型输出与实测温度分布所对应的权值误差都被引入到反馈控制回路,因此能够大大增强系统的鲁棒性与抗干扰能力.仿真结果表明该方法的可行性.  相似文献
9.
针对化工过程中分子量分布的跟踪控制问题, 提出了一种简单的广义状态反馈控制方法, 实现给定分子量分布的跟踪. 该方法充分利用复合动态支持向量机模型, 实现分子量分布函数在时间域和空间域上的分离, 从而将分布函数的跟踪问题转化为动态权值向量的时间域跟踪问题, 并设计了状态反馈与积分器相结合的控制结构, 采用线性矩阵不等式技术对闭环系统稳定性和跟踪性能进行分析. 仿真结果表明该方法的可行性.  相似文献
10.
该文利用B样条神经网络建立了管式聚合反应温度分布函数的数学模型,为分布参数系统的建模提供了新方法。研究结果表明,神经网络的组合可以很好的解决分布函数这个高维数据集合的建模问题。该文以期望的温度分相与实测温度分布的误差集合为控制指标,通过最优化方法求解,得到了最优控制序列。以实验室聚合反应器为背景,对上述方法进行了仿真实验,并针对存在噪声和施加干扰的环境,提出了自适应的控制策略,获得了预期的研究结果。  相似文献
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