非参数预估模糊自适应控制的研究

通过对非参数预估理论的研究,研究出针对纯滞后、强耦合、参数时变的非线性系统的非参数预估算法,进而提出在工程中的实用方法.根据非参数预估原理及工程实用方法,设计出一种非参数在线预估器,并将它用作预估补偿环节,组成具有非参数在线预估器的模糊控制系统.运行时,预估器利用被控对象的输出历史数据,时刻跟踪其输出的变化,从而提前采取控制.以热风炉燃烧为工程控制对象进行仿真,结果表明该策略能够取得良好的控制效果.     

基于噪声频谱的磨煤机负荷测量仪研究

通过对现场采集磨煤机运行时的噪声信号分析,得出了磨煤机噪声信号的能量与磨煤机内负荷的关系.并在此基础上研制了基于DSP的智能磨煤机负荷检测仪,经实际测试,该负荷检测仪检测实时性好、精度较高.     

基于IPC-PLC的LF钢包精炼炉控制系统

针对钢包精炼炉控制系统具有非线性、时变、工作环境及随机干扰较强的特点,提出了采用可编程序控制器(PLC)及工业控制机算机(IPC)构成分布式控制系统方案.应用结果证实了此控制系统的有效性.     

基于遗传算法的蓄热式镁还原炉温度控制优化

蓄热式镁还原炉是复杂的受控对象,其中温度是最主要的影响因素.为了满足系统要求,改善控制系统性能,利用遗传算法优化PID控制器的三个参数,使其温度达到最佳性能指标.仿真试验结果表明,采用此算法改善了蓄热式镁还原炉温度控制系统的性能,增强了蓄热式镁还原炉中温度调节的平滑性,提高了原料在此系统上的利用效率,节省了常规能源.     

大型公共建筑可持续性评价系统研究

针对大型公共建筑能耗、环境质量等典型特征,建立了包括能源、资源、生态环境等关键性能因子(Key Performance Indicators,KPIs)的大型公建可持续性评价指标体系。使用统筹熵权法确定了各指标权重,利用模糊综合评价方法(Fuzzy Comprehensive Evaluation,FCE)建立大型公共建筑可持续性评价模型;开发设计了大型公建可持续性监测与评价信息化系统。为实现具有节能、健康特性的可持续性大型公建提供理论与技术基础。     

基于数据驱动方法的污水源热泵故障诊断研究

利用反向神经网络(BP)构建污水源热泵机组故障诊断模型,并通过粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的权值和阈值。以陕西省某大型污水源热泵集中供暖系统为研究对象,采集2017～2018年冬季供暖期间机组的蒸发器,冷凝器,压缩机的压力、温度等工况数据作为训练测试样本,其神经网络的结构以12种故障特征向量作输入端,4种诊断结果作输出端,隐含层根据kolmogorov定理确定为25个,从而建立故障诊断模型,并分析其性能。实验结果表明:经过PSO优化后的BP神经网络故障诊断模型训练迭代次数降低了24.45%,诊断准确率提高了12%,性能优化显著。     

基于改进PSO-BP神经网络的冰蓄冷空调冷负荷动态预测模型

当前多数冰蓄冷空调冷负荷动态预测方法中,由于模型输入变量与输出结果相关性差、信息冗余度高等原因,导致多数预测模型在预测精度和收敛速度方面都未达到理想的预测效果,因此,提出一种改进的PSO-BP神经网络算法预测大型公共建筑的冷负荷。对于输入变量与输出结果采用灰色关联度分析,消除样本输入变量对数的耦合性,确定影响冰蓄冷空调系统冷负荷的关键性因素,将其作为输入变量,预测冰蓄冷空调系统动态冷负荷。结果表明：T时刻室外空气温度、T-1 h时刻室外空气温度、T时刻室外空气湿度、T时刻太阳辐射强度、T-1 h时刻太阳辐射强度、T-1 h时刻空调冷负荷是影响T时刻冰蓄冷空调系统冷负荷的关键因素,并以此作为预测模型的输入变量。相对于传统PSO-BP神经网络全输入变量预测算法,该模型预测结果精确度更高、收敛速度更快。     

基于随机森林的大型公共建筑能耗混合预测模型北大核心CSCD

针对公共建筑能耗预测模型中影响变量相关性低、冗余性高的问题,提出了基于二氧化碳浓度的公共建筑人员流动率间接测量方法,以提高模型的预测精度,并提出了一种大型公共建筑能耗混合预测模型。首先利用LASSO变量选择算法筛选出与公共建筑能耗相关性高的影响因素,再引入改进的并行排序蚁群优化算法对随机森林预测模型的参数进行优化,进一步提高预测性能。最后,以西安某公共建筑监测数据为例进行预测分析。结果表明,人员流动率对公共建筑能耗预测有着重要的影响,所提模型的泛化能力强、预测精度高,可以为公共建筑节能优化提供有效的数据支撑。     

工业建筑混凝土结构大数据平台系统设计

工业建筑混凝土结构的设计、建造、监测和维护是相互影响的,但实际中这四个层面往往是比较独立的,数据很难共享。针对以上问题,提出一种面向工业建筑混凝土结构的大数据云平台系统。通过该平台收集工业建筑混凝土结构的设计数据、建造数据、监测数据和维护数据,解决建筑生命中各个阶段相互独立的状况。用大数据的思维研究建筑整个生命周期,为结构耐久性研究提供数据支撑,改进工业建筑混凝土结构的设计和建造,并为结构维护提供科学性指导,形成工业建筑混凝土结构在设计、建造和维护的闭环。