循环流化床锅炉床层温度控制现状与解决措施

对CFB锅炉床层温度控制现状进行了调研，指出现存的控制方式可调幅度过小，不能有效地调节CFB床温。经研究分析，提出建立2入2出的多变量控制系统，当床温偏差较小时，只调节一、二次风配比；当较大时，可同时调节给煤量和风量，以达到调节床层温度的目的。     

用B样条神经网络设计自适应模糊控制器*

本文提出一种可用于设计自适应模糊控制器的模化Ｂ样条神经网络，并给出了合适的训练算法。由于这种网络在每次训练时仅需对少量权重进行调整，因此构成的模糊控制器学习速率快，可应用于过程控制中。本文最后以电厂中过热汽温的控制为例，说明本文的设计方法是有效的。     

基于数字化视频的轨道交通闭路电视监控系统

数字化视频监控系统是视频采集、数据处理、信息传输及系统控制等都采用数字化的方式,通过网络环境的传输及数字设备的接入实现视频查看和设备控制的闭路电视监控系统。由于数字化视频监控系统在系统功能、性能、可靠性和结构组成等方面部具有明显优势,并且,随着多媒体技术、视频压缩编码技术以及网络通信传输技术的不断发展,数字视频监控系统获得了迅速发展。     

Windows环境下控制组态软件GKS WCFR的设计与实现

对GKS8801C分散控制系统GKSWCFR控制组态软件在Windows 环境下的实现进行了简要介绍，该组态软件为用户提供了一个集控制策略设计、 PCU站控制程序生成以及控制回路调试等功能于一体的集成环境，充分发挥了 Windows图形界面的特点，在使用方面也特别灵活、方便。在针对125 MW机组 给水控制系统的仿真应用中，已取得预期的成效。     

应用单层神经网络设计多变量自适应模糊控制器

提出一种应用单层神经网络设计多变量自适应模糊控制器的方法。应用单层神经网络可以学习多变量模糊控制规则中的未知参数，还可由它来实现多变量模糊推理过程。该方法能解决多变量模糊控制中普遍存在的规则获取困难和难于实现实时自适应等问题。仿真试验表明，所设计的多变量模糊控制器不仅实时性好，而且可得到满意的控制效果。     

模糊控制在多燃料循环流化床锅炉燃料控制中的应用研究

燃烧多种燃料的循环流化床锅炉广泛应用于化工、造纸行业的热电厂和电力工业，针对实际运行中遇到的由于所使用的废弃物燃料的水分和热值变化较大所造成的运行参数波动问题，提出一种模糊逻辑控制方案用于循环流化床锅炉燃料的控制。并将该控制方案与传统PID控制的控制效果在循环流化床锅炉整体数学模型上进行了对比，仿真结果表明采用模糊逻辑控制方案可以降低运行参数的波动，达到更稳定的燃烧工况。     

一种多变量自适应模糊控制器的设计方法

把采用梯度学习算法的自适应模糊控制器设计方法推以多为情形。针对梯度学习算法收敛速度慢的缺点，把神经元学习中的赫布（Ｈｅｂｂ）规则与梯度算法相结合，构成梯度一赫布学习算法，从而使收敛速度明显加快，满足了过程控制中实时性的要求。仿真研究表明，本文的设计方法是可行的。     

一种面向中小容量火电机组的分散控制系统

介绍一种新型分散控制系统(DCS)，它的功能强，性能价格比高。 测试结果表明系统工 作可 靠，抗干扰能力强，具有良好的控制品质，控制系统的组态生成也十分灵活，现场调试方便 ，可以广泛用于中小容量火电机组。     

采用BP神经网络对气力输送中固体流量测量的预测研究

采用传热法测量稀相气固两相流中固相流量时,固相流量与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系,给实际工业应用带来许多困难。本文利用人工神经网络优良的非线性映射能力,设计了一个三层BP神经网络,以实验数据为样本对网络进行训练后,预测气固两相流中的固相流量,预测结果和实验结果吻合较好,为稀相气力输送中固相流量测量提供了一种简单、可靠的新方法。