浅谈工程项目的成本控制

0前言工程项目成本的有效控制直接影响工程项目承包商的经济效益。工程项目成本控制是在满足合同条款要求的前提下,根据项目的成本计划,对项目实施过程中所发生各种费用,采取一系列措施来进行严格的监督和控制,及时纠正偏差,总结经验,保证工程项目成本目标的实现。本文就工程项目成本控制的原理、原则和基本内容作简要探讨。1 工程项目成本控制的一般原理所谓控制,是指施控主体对受控客体的一种能动作用,这种作用能够使受控客体根据施控主体的预定目标而运动,并最终达到这一目标。控制的目     

基于神经网络监督控制的拥塞控制算法研究

提出了一个基于神经网络控制的主动队列管理（AQM）算法;研究了TCP/AQM拥塞控制系统的可逆性,并利用一种神经网络监督控制结构进行了AQM算法的设计。算法由一个三层前馈结构的神经网络控制器（neural network controller,NNC）和一个反馈控制器（feedback controller,FC）组成。NNC作为一个前馈控制器,通过FC产生的教师信号进行学习,以建立被控对象的逆动力学模型。仿真结果表明,提出的算法与PI（proportional-integral）算法相比,无论在瞬态性能     

气动3-UPU机器人的神经网络监督控制仿真

以基于气浮无摩擦缸驱动的3-UPU并联机器人为研究对象,对其进行运动学、工作空间仿真分析以及气动比例位置系统数学建模与控制仿真.由于气动比例位置系统具有很强的非线性,而且易受环境因素影响,当采用传统PID控制时,很难使系统保持良好的控制效果.考虑到神经网络具有很强的逼近特性,于是引入RBF神经网络监督控制算法进行仿真分析.仿真结果表明,上述机器人具有较大的工作空间,同时在气动比例位置系统中,RBF神经网络监督控制具有更优的控制效果,在保证系统稳定的前提下提高了输出响应速度.     

非确定型离散事件系统双模拟控制的实现

近年来,双模拟等价关系与离散事件系统监控理论相结合的研究引起了国内外许多学者的广泛关注.本文针对作者在前期工作中提出的非确定型离散事件系统的双模拟控制机制,进一步探讨其实现问题.利用投影映射对系统规范说明语言进行等价类划分,构造了一棵计算树,得到了一个判断规范说明是否具有基于模拟关系可观性的多项式算法,证明了双模拟控制机制是多项式时间算法可实现的.同时,通过对控制器配备具有存储和判断功能的模拟关系识别器,阐述了这种双模拟控制机制是物理可实现的.     

磨矿过程的多变量模糊监督控制

针对磨矿过程的关键工艺指标-磨矿粒度难以用现有控制方法进行有效控制的难题,提出一种由模糊监督器、磨矿控制回路预设定模型和磨矿粒度预报器组成的磨矿过程多变量模糊监督控制(MFSC)方法.MFSC方法用于对磨矿过程进行监督,根据工况变化对回路控制器设定值进行调整.通过控制回路跟踪调整后的设定值,可将磨矿粒度控制在期望目标范围内.工业试验表明了所提出方法的有效性.     

离散型模糊系统的稳定线性监督控制设计

在对现有的T-S型模糊系统的稳定性结果进行 分析的基础上,研究了状态空间形式下离散型模糊系统在子空间上的线性分解,基于该线性 分解设计一线性监督控制器使模糊闭环系统稳定,从而用简单的线性系统理论完成了对复杂 非线性系统的控制．仿真结果证明了该线性监督控制器的有效性．     

基于Internet的遥操作机器人监督控制器的设计

为了解决基于事件的控制方法在基于事件参量的控制器设计上的困难,以及它给机器人的运动带来的走走停停的缺点,在基于事件的控制结构中加入了主端的预测显示控制,引入传统时间参量并建立了基于事件,时间的混合系统监督控制器模型。在保证机器人局部稳定的情况下降低了机器人控制器设计的复杂度,并使得运动操作可以连续进行,不再受遥机器人状态的限制。     

基于可视化组件技术的SCADA图形子系统开发

采用可视化组件技术，利用面向对象程序设计思想，设计并开发出基于可视化组件技术的SCADA系统的图形子系统，实现了功能强大的SCADA系统图形编辑功能。利用ADO技术将图形子系统的数据与后台数据库动态连接，对数据进行高效的实时管理，利用时间触发方式和事件触发方式使得数据能够在图形上的动态刷新显示，实现了图形和数据的一体化。该SCADA图形子系统界面友好、图形功能强大、数据处理简洁、可维护性好、且提供了数据接口，经实际试运行取得了良好的效果。     

连续加热炉在线控制系统的仿真研究

以总括热吸收率法为基础,对连续加热炉在线控制过程进行了软件仿真研究.研究内容主要包括控制算法和炉子模型两部分,控制算法研究考虑了DDC和SCC两级控制,炉子仿真模型为离线研究提供了完善的软件平台.模型以能量平衡为基础,综合考虑了炉气、钢坯、炉墙和热电偶之间的传热,实现了炉气黑度随炉气温度的动态补偿.以实际的连续加热炉为研究对象,采用加热曲线法较全面地研究了炉子一般动态和典型大幅度动态操作时的SCC决策,得出了适于在线应用的优化控制策略.     

状态延迟输入神经网络及其在机器人定位监督控制中的应用

对复合输入动态递归网络作了改进 ,提出一种新的动态递归神经网络结构 ,称为状态延迟输入动态递归神经网络 (State Delay Input Dynamical Recurrent Neural Networks)。这种具有新的拓扑结构和学习规则的动态递归网络 ,不仅明确了各权值矩阵的含义 ,而且使权值的训练过程更为简洁 ,意义更为明确。网络增加了输入输出层前一步的状态信息 ,使其收敛速度和泛化能力与其他常用网络结构相比 ,均有明显提高 ,增强了系统实时控制的可能性。本文将该网络用于机器人定位监督控制系统中 ,通过利用神经网络建立起被控对象的逆模型 ,与传统 PD控制器结合 ,确保了控制系统的稳定性 ,有效地提高系统的精度和自适应能力。仿真结果表明了这种改进的有效性和优越性