基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

专家模糊控制的氩氧精炼炉口喷溅抑制系统研究

低碳铬铁冶炼过程中由于物料反应不均衡,会导致喷溅的发生,这不仅会导致设备的损坏,严重可能会导致人员的伤亡。为了降低喷溅发生率,根据所采集的不同工况炉口火焰图像进行图像预处理,同时结合专家系统分析,从而抑制喷溅的发生。通过对AOD炉正常工作和三种不正常工作状态的炉口火焰进行检测、预处理、特征提取等技术分析,实现专家系统模糊控制技术,并对不同图像灰度值分别进行氧气、氮气、氧枪高度、泡沫抑制剂的控制,使AOD炉控制在正常冶炼的范围内,从而达到冶炼过程中喷溅抑制的自动控制。     

基于红外光谱法的聚丙烯等规指数定量检测与分析

采用红外光谱法测定聚丙烯等规指数,建立快速测定聚丙烯三单元等规指数、五单元等规指数含量的工作曲线,并对其准确性与精密度进行了评价。结果表明:聚丙烯等规指数可以用998 cm-1处的吸光度与973cm-1处的吸光度比值以及熔体流动速率的对数来测定,存在较好的线性关系。利用该方法得到的聚丙烯等规指数与采用核磁共振法测定的等规指数接近,最大偏差为±0.004,具有较好的准确度与精密度,同时具有分析速度快、操作简便的优点。     

PSC A D 光伏电池仿真模型

讨论了一种考虑太阳光照强度及环境温度变化的光伏阵列数学模型,然后利用PSCAD仿真工具建立对应的仿真模型。该模型可以分析太阳能光伏电池阵列在有无遮挡情况下随着光照强度和温度不同而变化的P-V和I-V非线性特性。     

基于Smith预估模糊PID的电镀废水处理系统改进

为解决以pH值和ORP为期望的电镀废水处理系统存在的测量误差大和试剂投放精度低等问题,设计带基准校验的pH值和ORP测量模块,应用Smith预估补偿和模糊控制整定PID参数,优化控制试剂投放。模块采用升降电极间歇测量pH值和ORP,避免油污等黏附增大测量误差,带Smith预估补偿的模糊PID能优化电镀废水处理系统的动态性能,实现对电镀废水和所需试剂的精细化管理。仿真与应用效果表明,电镀废水处理系统的动态响应得到明显改善,试剂消耗降低,水污染物排放低于国家标准限值。     

基于PSO-ELM模型的潜油柱塞泵冲次优化方法

为改进油井后期泵效低下、能耗高等缺陷，提出了一种基于PSO-ELM模型的潜油柱塞泵冲次优化方法.采用粒子群（PSO）算法与极限学习机（ELM）相结合的方式来实现动液面软测量建模；根据动液面及潜油柱塞泵工作电流变化，以油井运行经济性最优为目的建立目标函数得到潜油柱塞泵冲次，解决了在油井生产时不能准确调节抽油机冲次问题；最后以目标函数关系建立模糊控制器模型，根据输入参数调整潜油柱塞泵冲次.实验结果表明，建立的软测量模型预测动液面精度高，模糊控制器能够更加合理地调整抽油机冲次，最终达到智能调整冲次大小、提高油井采油率及节能的目的.