火电厂输煤系统犁煤器分档配煤方案的研究

针对火电厂输煤系统的犁煤器配煤部分提出了犁煤器分档配煤方案,较好地解决了多个原煤斗同时缺煤存在竞争的情况,并给出了低煤位危险指标Dt的定义,用于表征在相同条件下,不同犁煤器配煤方案的优劣。给出了犁煤器配煤方案的具体决策步骤,可以指导设计人员完成自动配煤设计。最后通过仿真获得了不同配煤方案的低煤位危险指标Dt值,通过比较得出了分档控制方案比传统的不分档控制方案优越的结论。     

OPC数据服务器的开发与测试(Ⅰ)

介绍了OPC技术产生的背景,通过指出传统技术的缺陷引出OPC技术,说明了OPC技术的优势所在.接着简单介绍了OPC规范,并描述了它的主要特点与发展状况,进一步说明了开发OPC应用程序的必要性.重点介绍了OPC服务器程序设计的理论基础和设计方法,其中包括它的核心技术COM/DCOM技术的介绍,OPC服务器程序设计总体框架的介绍.最后对OPC服务器开发方式进行了分析与比较,说明了使用ATL和MFC开发COM组件的优缺点.     

RS485总线通信双机监控程序的设计及应用

RS485总线是工控领域常用的一项总线技术,由于其结构简单、通信速率高、传输距离远等优点,特别适用于中小型DCS和监控系统.但是RS485的总线机制只允许存在一台主设备对其进行数据访问,要采用双机系统或多机系统提高监控系统的可靠性就必须使用特殊的解决方式.已有的解决方式可采用双机热备或增加一台双机切换模块,但都有一定的缺陷.从问题的根本着手,通过改编设备驱动程序来解决双机监控的问题,拓宽了解决问题的思路,节省了系统开支,并提高了系统的可靠性和稳定性.     

基于GEP和GA技术的非线性系统辨识研究

给出了利用基因表达式编程（GEP）进行非线性系统辨识的方法,弥补了传统辨识方法需要过多预知信息的不足,有着比遗传编程（GP）更简洁有效的系统模型结构表达方式.利用改进的遗传算法（GA）并行地进行模型参数进化,可以在有限的给定数据内得到合适的模型.关于模型适应度的定义,综合考虑了精确性和复杂性因素,能够获取一种比较折中的辨识结果.仿真结果表明,这种方式可以快速、准确地获取非线性模型.     

混合现场总线控制系统的实时性分析

根据当前混合现场总线控制系统的系统构架,对FF H1现场总线系统、Profibus-DP现场总线系统以及由它们构成的混合现场总线系统进行了实时性分析.给出了混合现场总线系统控制周期、总线宏周期和报文循环时间的设置和计算方法,为工程设计人员设计混合现场总线系统提供了重要参考依据.最后,说明了对混合现场总线进行实时性分析具有重要的理论价值和实用价值.     

遗传编程的C++语言实现研究

遗传编程用计算机程序模拟自然选择过程,从而实现了让计算机自动解决问题,具有广泛的应用前景.尝试用高级C 语言来实现GP(Genetic Programming),并给出了以Visual C 编写的程序的运行结果.     

基于多基因GEP的非线性系统辨识方法

提出了一种利用基因表达式编程(GEP)的多基因特性进行非线性系统辨识的方法,可根据NARMAX模型结构特点形成模型结构,比原有GP算法更方便和高效.提出了可变终端集策略,通过仿真试验说明了可变终端集在模型搜索搜索方面比固定终端集具有更快的收敛速度和更大的适应性.     

OPC数据服务器的开发与测试(I)

介绍了OPC技术产生的背景 ,通过指出传统技术的缺陷引出OPC技术 ,说明了OPC技术的优势所在。接着简单介绍了OPC规范 ,并描述了它的主要特点与发展状况 ,进一步说明了开发OPC应用程序的必要性。重点介绍了OPC服务器程序设计的理论基础和设计方法 ,其中包括它的核心技术COM DCOM技术的介绍 ,OPC服务器程序设计总体框架的介绍。最后对OPC服务器开发方式进行了分析与比较 ,说明了使用ATL和MFC开发COM组件的优缺点。     

基于遗传编程的智能建模方法及应用

遗传编程是基于自然进化理论的一种全局最优智能搜索技术.基于遗传编程的智能建模方法可以建立复杂系统的数学模型,与其它建模方法相比,该方法具有同时辨识系统的结构和参数,并且得出的辨识结果是显示的等优点.提出了一种新的多目标遗传编程算法,将进化的目标设定为偏差的平方和、表达式的复杂程度和最大动态偏差的综合最小.应用该方法建立火电厂机炉协调控制系统模型,仿真结果说明该算法是有效的.     

基于Change-Point的风电数据挖掘算法研究

风电机组运行过程中,一些故障导致设备状态发生改变,状态的改变发生在一个持续的时间序列中,找到变化点的时间对于故障回溯及根本原因分析具有重要价值。该文研究风电信号及状态时序变化的特点,引入统计学中的Change-Point算法,通过划分不同置信区间求取置信度方法解决奇异变点的不确定度问题。通过实验对算法进行验证,得出以下结论:Change-Point算法能够有效挖掘到历史数据中的一维及二维模型数据的变化,并给出变点;Change-Point算法思想是挖掘出数据本身的规律性,不受其他条件限制,因此可广泛应用于风电机组数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统变量数据挖掘中的问题回溯,快速定位SCADA数据状态变化点。