基于铝电解过程神经网络建模的研究

目的利用神经网络铝对电解过程进行辨识建模,以解决采用常规方法难以建立模型的问题.方法分别利用递归神经网络（Elman神经网络）和延时神经网络（加入延时单元的BP神经网络）对铝电解过程进行辨识建模,并将二者的辨识结果进行了比较.结果递归Elman神经网络能更好地跟踪铝电解生产过程,并且网络结构简单误差小.结论笔者提出的递归Elman神经网络建模方案更适合于对铝电解过程进行辨识建模.     

基于行为建模技术的模具设计方法研究

旋转类零件经常会出现偏心、质量过大等问题.以吸尘嘴为例,通过Pro/E软件的行为建模模块,对其重心位置和质量进行了优化分析,得到了其优化设计方案,提高了吸尘嘴的合理性.     

铝电解中阳极气泡的行为

综述了铝电解阳极气泡的形成过程，气泡引起的槽电压增加，电解质流动和阳极效应等，以及各种上因素对气泡形成的影响，提出用计算机模拟气泡的形成过程。     

基于建模的TCP拥塞控制机制的研究

为了对以往TCP拥塞控制机制的发展和完善,提出一种基于建模的TCP拥塞控制机制的半马尔可夫新模型,并做了进一步的研究,能够有效地加深理解TCP拥塞控制机制,对探索改进空间具有指导意义。     

基于神经网络建模的预测控制

预测控制具有多步预测、滚动优化和在线自适应校正等优点。文中提出了用神经网络方法建立预测模型, 将其应用到了润滑油溶剂脱蜡过程并取得了有效的仿真结果     

基于城市排水水力学系统的建模与控制研究

该文研究了城市排水系统的水力学模型建模与控制问题,主要解决污水进入污水处理厂之前水流不稳定的状况,实现污水处理厂对污水水流平稳的要求。首先,通过城市排水实际系统分析,建立以两节点之间管道为对象的离散状态空间模型。充分考虑实际系统中各重要参量之间的关系,合理选择输入,输出,及状态变量。再次,对该系统进行稳定性分析和控制器设计。采取现场输出数据,利用控制器估计当前时刻系统的状态。提出主要以实现污水输出稳定的性能指标,求解满足性能指标的参数,返回给底层控制,得到一个良好的循环状态。     

基于神经网络的焊接过程建模及控制研究

采用人工神经网络方法对焊接过程进行建模及控制．并以ＧＴＡＷ作为对象加以实施。用误差反传网络（ＢＰ网）建立了静态过程ＧＴＡＷ熔透情况下表征其质量的正面熔宽、背面熔宽与施焊参数之间的关系，即静态模型，并从质和量两个方面验证了该模型的可行性。提出了采用两个网络对ＧＴＡＷ动态过程建模及控制的方法，并通过实验验证了所提方案的正确性。文中所提的方法从根本上不同于以往的以固定结构数学模型为基础的建模及控制的方法，无需对过程作任何假设，所建模型与实际过程符合较好。实验证明，该方法具有容错性好、通用性强和抗干扰能力强等优点，为焊接过程的建模及智能化控制找出了一条新途径。     

基于PI建模和反步滑模控制的主动波浪补偿策略

海上起重船受风、浪、涌影响会产生严重的船舶姿态变化，造成起重机和货物的位姿变化，对货物和人员存在安全隐患，波浪补偿平台的稳定性控制能有效减少复杂海况下船舶运动对海上作业的安全性、稳定性和精准性影响，对浮式起重船海上设备精准装载作业极其重要。针对补偿平台的迟滞非线性导致的建模困难和控制不精确问题，本文提出基于PI建模和反步滑模控制的主动波浪补偿策略。首先，通过实验得到补偿系统的迟滞效应曲线，分析系统迟滞环建立PI迟滞模型，并采用递推最小二乘法辨识模型的各个参数，从而求得系统模型。然后，基于Lyapunov稳定性设计反步控制补偿方法，并结合滑模控制规律加快初始控制速度。最后，将反步滑模法应用于补偿系统，采用MATLAB仿真在规则波和不规则波下的响应来验证算法和模型的正确性，进而在工控机中用C#编写控制程序，驱动运动控制卡控制伺服电机带动电缸进行补偿运动，同时通过传感器采集系统运动的实时数据，并反馈给工控机形成闭环，以期验证补偿平台在补偿规则波和不规则波下的补偿效果。实验结果表明，所建立的Stewart平台PI迟滞模型具有良好的精度，反步终端滑模控制算法在Stewart平台的实际控制中能够很好的补偿波浪运动，相比PID、反步法、强化学习等控制方法，所提出的方法的精度能够满足要求。     

基于PRO/E行为建模技术的弹簧优化设计研究

文中利用PRO/E三维软件建立了圆柱压缩螺旋弹簧优化设计的模型,将弹簧的基本结构参数作为设计变量,质量最小作为优化目标,强度、刚度、稳定性等要求作为设计约束条件,用行为建模方法设置优化参数并建立分析特征,对机械弹簧进行优化设计,方便快速计算出了符合设计要求且质量最小的弹簧,为弹簧的优化设计提供了一种新的方法。     

基于关联规则的客户行为建模与商品推荐研究

随着我国电子商务事业的发展,传统的电子商务服务模式已经不能满足人们的购物需求,针对客户个性化推荐的研究具有一定的意义.本文将Apriori算法进行改进,利用改进的Apriori算法对用户兴趣信息进行挖掘,挖掘用户之间的关联性,建立用户行为模型,为用户推荐其感兴趣的商品,提升用户的购买体验.实验表明,改进的算法提高了推荐的精度和速度.     

基于神经网络预测的铝电解模糊控制系统应用

目的采用神经网络作为非线性估计器,设计自组织模糊控制器,解决常规控制方法难以解决铝电解过程中存在的时变和大时滞问题,提高控制性能.方法在分析铝电解生产过程的基础上,通过建立神经网络预测模型以及基于规则双阶段获取的自组织模糊控制器,将神经网络与预测控制算法相结合,提出了一种基于神经网络预测的铝电解模糊控制系统.结果给出了以STD工业总线控制机为核心的模糊控制系统,实现了铝电解过程的最优控制.使得神经网络预测模型的输出能够很好地跟踪铝电解生产过程,预测效果更佳.结论该系统能使电解过程很快达到稳态,产生的超调量较小,具有良好地响应特性和鲁棒性,提高了铝电解过程的动态和稳态性能.     

分布式计算机控制系统在铝电解中的开发研究

分布式控制系统在我国的应用已取得了一定的成就,本论文对分布式计算机控制系统应用于铝电解行业时,系统的组成、应用开发、软件设计作了研究,该系统在可靠性、稳定、节能节耗及提高经济效益等方面都有一定的改善,在国内具有一定的应用推广价值,同时也为铝电解行业的技术应用和研究开辟了一个更为广阔的天地。     

神经网络预测器在铝电解过程控制中的应用

目的采用神经网络预测控制方法来解决铝电解过程中存在的时变和大时滞问题，提高其控制性能．方法提出了一种基于铝电解过程的神经网络预测控制算法，建立了神经网络预测模型，将神经网络和预测控制算法相结合，结果实现了铝电解过程的最优控制．神经网络预测模型的输出能够很好地跟踪铝电解生产过程，预测效果好．结论笔者提出的控制方案能够使铝电解过程很快进入稳态，超调量较小，提高了铝电解过程的动态和稳态性能．     

多媒体语音技术和多屏技术在铝电解控制系统中的研究

多媒体语音技术和多屏技术在工业过程控制方面的应用在我国还属启蒙发展阶段,应用于国内铝电解行业尚属首次,本论文较为详细地认了多媒体技术中的语音技术和多屏技术原理及在实际应用上的方法和途径,介绍了软件的设计,在国内具有一定的应用推广价值。     

铝电解生产计算机控制系统抗干扰措施的分析

详细地分析了铝电解中的控制系统的干扰，这些干扰是由电源引入的干扰，信号线引入的干扰以及接地不善引入的干扰，通过硬件系统和软件系统两方面的设计找到了抗干扰的措施，经过现场使用，提高了系统的稳定性和可靠性。     

工业网络系统在铝电解控制中的应用

工业网络控制系统在铝电解行业中的应用,说明了工业网络控制系统与传统的单机直接数字控制系统相比,在控制策略及多任务并行处理方面具有优势。     

基于SolidWorks参数化实体造型的方法研究

依据SolidWorks软件的二次开发接口技术,结合实例阐述了基于该软件的参数化实体造型技术和Active X Automation技术,介绍了采用面向对象的编程语言Visual Basic开发SolidWorks的原理和方法。