重介质选煤中的过程参数及其控制方案

介绍了重介质选煤中主要过程参数的类型和检测方法；通过一个例子，提出了用通用多回路数字化控制仪表实现重介质选煤过程控制的方案。     

神经网络在煤低温自燃实验炉建模中的应用

将人工神经网络的非线性特性和信息的分布性用于煤低温自燃实验炉的模型辩识，结果表明，用人工神经网络来建立非线性静态模型是可行的，从而为煤低温自燃过程的建模提供了一条新的途径。     

板轧机AGC系统的液压压下建模及模型参数对板厚的影响

 以液压AGC系统为研究对象，建立了一种全面而且有利于分析轧制过程中各因素对轧制精度影响的动态仿真模型。通过对轧机液压AGC系统参数仿真，表明各主要参数变化对系统动态参数的影响，进而影响了轧制板厚，为液压AGC系统设计提供了基础。     

基于LabVIEW的航空发动机附件试验台温度监控系统

鉴于某航空发动机试验台的温度监控系统在参数修改、结果统计、数据保存、报表打印等方面的诸多弊端,现利用LabVIEW软件,实现了以工控机为上位机,以智能仪表为下位机的温度监控系统。系统在修改参数、数据储存、报表打印等方面的性能得到改善,自动化程度提高,数据储存更合理。重点讨论了软件与仪表的通信、数据处理、保存及实时报表输出打印过程中所出现的问题及解决方法。     

ARM7的键盘与VFD显示器接口技术

针对目前仪表行业以及工业生产过程中的显示模块,提出一种使用ARM微处理器实现键盘和VFD的显示方法。这种方法可实现多位数字和字母的显示,适用于一些要求具有高精度和高对比度的场合。本设计采用HT16511进行驱动,可以节省I／O口的使用,实现起来也比较简单,且具有很好的通用性。     

基于机器视觉的镭射膜跑偏检测

针对镭射膜纵切过程中的跑偏问题,提出一种基于机器视觉的检测方法。用CCD摄像机采集具有几何特征的镭射膜图像,对预处理后的图像采用改进Canny算法边缘检测并创建ROI区域,利用Hough变换得到特征直线,调用相关算法并计算出镭射膜跑偏角度。实验结果表明,改进Canny算法能够检测到较为完整的边缘细节,具备较强的自适应性,Hough变换对镭射膜的特征提取效果良好,为计算跑偏角度提供了较为准确的依据。     

基于预测模型的模糊PID在PLC中的实现与应用

为了提高和扩展PLC控制器的应用水平与范围,针对精确模型难以确定具有时滞性、非线性、不对称性的工业控制系统,将模糊控制思想和预测模型与传统的PID控制相结合,形成了一种带预测模型的模糊-PID控制方法。同时在Matlab/Simulink中进行了仿真,并给出了将其在PLC中实现的方法。测试结果证明了该方法的可行性,且该方法使得系统超调量大幅降低、调节时间缩短、系统稳态特性良好,调节过程较为平稳,控制精度得到大幅提高     

智能神经元网络时间序列预测模型的研究

人工神经元网络的研究技术在理论和实际应用上已经比较成熟,在信号处理系统中也采用该技术进行非线性时间序列信号的预测分析。但是由于该理论黑箱模型的特点,无法引入先验知识,从而预测精度难以提高。针对该问题,文中提出了智能神经网络的动态预测模型,引入智能神经元,建立区别于传统神经网络的预测模型,达到了较为理想的预测效果。并以工业生产参数的时间序列预测——某油井生产过程中MinCurrent参数值,作为实验模型,对该方法进行了验证,结果表明了该模型预测精度较高、计算速度快。     

电动车充电站电能质量监测平台的研究

针对当今电动车充电站对电网侧电能质量的影响,特别是车载电动车动力蓄电池在充电过程中的电网谐波危害以及充电插、拔过程中出现的电压骤升、暂降等问题,设计了以电能芯片ATT7022C与ARM9处理器结合的、Lab VIEW为分析载体的电能质量综合平台。实施结果表明,本系统综合性强,可有效检测出多个电能质量参数及电网谐波变化规律,并为电动车充电站的充电机选择和技术改进提供了依据。