纸质空气滤清器的设计和试验

对目前得到广泛使用的纸质空气滤清器的设计和试验问题进行了讨论 ,并提出了设计和试验的方法     

基于LabVIEW的空气滤清器试验系统

空气滤清器的性能优劣对发动机的性能有着重要的影响,为此建立内燃机空气滤清器试验系统有着至关重要的作用.根据待测的空气滤清器的主要性能指标确定了空气滤清器试验系统的基本配置及功用,并在此基础上以虚拟仪器技术作为控制核心初步构建了用以检测空气滤清器性能的试验系统.     

汽车发动机用的新型空气滤清器

空气滤清器是汽车发动机的关键部件之一,它对空气滤清的质量,将直接影响发动机的工作性能。本文介绍的新型空气滤清器,是电力集尘原理的具体运用。该种空气滤清器,不仅外廓尺寸小,而且滤清效能好,使用寿命长。通过样机的装车试用,证明效能是令人满意的,确有应用推广价值。     

考虑网络丢包的网络化控制系统的广义预测控制

针对丢包现象影响网络化控制系统（NCS）稳定性的问题,设计了一个基于单边网络的广义预测控制器（GPC）．该控制器通过滚动优化确定一系列控制动作,利用该控制作用对基于模型的预测值进行修正,最终计算出向前N步的控制数据,以此来弥补数据丢失给系统带来的影响．经过仿真实验证明在网络存在丢包的情况下,NCS系统仍然能够达到稳定．     

纸质滤芯空气滤清器的设计与使用

对目前得到广泛使用的纸质滤芯空气滤清器的作用、工作原理、设计要求等进行了介绍,从滤芯设计、空气滤清器容积、进气阻力、过滤效率、储灰量等几个方面说明了其主要参数的设计过程,并对在使用过程中的误区进行阐述,提供鉴别方法,保养方式和注意事项。     

双重控制系统的广义预测控制

传统的双重控制方法建立在简单PID算法基础上，其性能受到一定的限制．为此，将广义预测控制算法应用于双重控制系统中，形成基于预测控制的双重控制算法．该算法继承了传统双重控制方法的控制结构和控制思想，采用主、副2个控制器进行控制．其中主控制器采用广义预测控制算法，针对快回路产生快控制作用使系统具有良好的动态特性；副控制器采用PID算法．针对慢回路产生慢控制作用以实现一定的经济指标；同时，副控制器的输出作为前馈量引入主控制器．主、副2个控制器互相协调工作，使系统既具有良好的动态特性，又符合工艺上或经济上的要求．仿真对比结果表明，该算法控制性能优良，具有较强的的抗干扰性和良好的鲁棒性，是一种较好的双重控制系统控制算法．     

YEWPACK MARKⅡ广义预测控制的应用

新型改进广义预测控制（AGPC）算法具有强大的生命力和精确性．而传统的PID控制算法对于大时滞装置的控制无能为力．同PID算法相比，AGPC具有明显的优越性．尤其对于大时变系统．AGPC的优势就愈加明显．AGPC算法简单，计算量小，易周于时实控制系统中．我们仅讨论了单输入单输出系统（SISO），但这算法很容易推广至多输入，多输出线性系统（ADIADO），且在加热炉温度控制系统上进行了成功的应用，取得了满意的控制效果．     

新型空气滤清器滤清效率的实验研究

原始设计的高速旋转自清洁式空气滤清器采用切向进口和轴向出口 .这种结构的滤清器滤清效率比较低 ,达不到最低滤清效率极限 .通过改进这种滤清器的进出口结构 ,采用蜗壳型式的进口和切向型式的出口 ,对滤清效率进行了实验研究 ,使滤清器的滤清效率超过了最低极限值 ,使这种新型滤清器可进行进一步实用性开发 .     

高速旋转式动态空气滤清器的可行性研究

介绍了一种全新的车用空气滤清器———高速旋转式动态空气滤清器的结构、工作原理及可行性实验研究 .测试了在不同的转子转速下动态空气滤清器的流量特性、进气阻力特性与滤清效率 .对原理样机的台架试验研究表明 ,这种动态空气滤清器具有滤清效率高、进气阻力小、自净化能力强、易于系列化等优点 .该滤清器在原理和结构上可行 ,具有极大的实用化开发价值     

广义预测自适应控制方法在导弹自动控制系统设计中的应用

研究广义预测自适应控制算法在导弹控制系统中的应用 .推导了基于最小二乘法辩识的广义预测自适应控制算法 ,并将这一算法应用于某导弹俯仰通道设计 ,经仿真检验证明利用该算法可以较好地完成控制任务 .     

基于广义预测的非线性神经网络控制器

广义预测控制(GPC)是针对线性系统提出的一种控制方法,而神经网络具有对一般非线性函数的逼近能力。首先介绍基于GPC的神经网络控制系统的组成,进而提出采用两层线性神经网络构造预测器,采用E lamn型动态递归网络构造控制器,从而实现对非线性对象的快速控制,仿真结果说明了该算法的有效性。     

基于输入设计的多变量广义预测控制

把基于输入设计的广义预测控制 ( GPCID)推广到多变量线性系统中 ,提出了基于输入设计的多变量广义预测控制 ( MGPCID)。该算法占用内存小 ,计算速度快 ,但增强了鲁棒性。仿真结果表明了该算法优于 GPC算法     

基于RBF预测的模糊神经变风量空调控制

目的为提高变风量空调系统的动态控制性能,提出基于预测的模糊神经网络控制方法.方法通过模糊神经控制器对输入输出量进行控制,预测器进行控制参数预测,比较实际控制量与预测量来进行实时控制和调整参数,从而达到预期的控制效果.结果仿真试验表明,该方法控制动态响应快,超调小、控制精度高,具有良好的动态性能和稳态性能.结论所提出的控制方法能有效地提高了变风量空调系统的动态性能,并由仿真结果验证了其有效性.     

基于输入设计的广义预测控制

讨论了广义预测控制 ( GPC)中参数γ的选取问题 ,指出了其中的不足 ,进而提出了基于输入设计的广义预测控制 ( GPCID)。该算法不必求逆矩阵 ,比 GPC占用内存小 ,计算速度快 ,但增强了鲁棒性。仿真结果表明了该算法优于 GPC算法     

国民经济系统消费跟踪预测控制理论

本文将D.W.Clareke等的广义预测控制思想,引入国民经济系统中.结合经济系统特点,提出一种新的经济思想——国民经济系统消费跟踪预测控制理论.并给出了消费品需求最优预测和投资品分配最佳控制的决策方案.     

预测输出的控制系统设计

目的　研究预测输出的控制系统设计技术 .方法　利用系统当前输出信息预测未来输出的控制策略 ,针对系统模型研究了一种设计方法 .结果　对于该校正方法应用于控制对象进行参数整定 ,并进行了系统仿真 .结论　该设计方法简单实用     

多速率单值广义预测控制系统及稳定性分析

针对一类输入输出采用不同频率的多速率采样系统进行研究,提出了基于状态空间模型下的单值广义预测控制（MSGPC）算法,分析了系统的闭环稳定性问题,并给出了多速率预测控制系统稳定的充要条件,得到了闭环系统的稳定性可以通过适当调节预报时域长度来实现的结论。仿真结果显示,系统的输出能很快地跟踪设定曲线达到当前设定值,且具有较好的稳定性能,因而证明所提出的算法是有效的。     

基于模糊补偿的广义预测控制

针对在广义预测控制中采用在线辨识模型参数来克服模型失配的影响的情况 ,提出了用模糊推理对控制量进行补偿的解决方案。仿真结果表明 ,该方案非常有效 ,适合用于具有时滞的复杂工业系统。     

广义预测控制在机组控制系统中的仿真研究

根据单元机组控制系统的特性,将广义预测控制算法应用到单元机组的控制系统中,为了说明广义预测控制算法优良的控制性能,引入PID控制算法和多变量动态矩阵控制算法;选取300MW机组在70％负荷点处定压工况下运行,采用三种控制算法对机组控制系统的响应速度和鲁棒性进行了分析,应用MATLAB软件得到仿真曲线;通过分析比较控制效果可见采用广义预测控制算法的单元机组控制系统的响应速度和鲁棒性方面具有较好的效果.