变电站钢构件及组合板的防火性能

针对现有规范中缺少电力火灾下钢结构的防火设计方法，基于有限元法对变电站工程中的典型钢构件进行抗火性能研究，发现和标准火灾相比，电力火灾作用下钢构件和组合板的温度更高，耐火极限更低；将有限元模型预测耐火极限与规程预测结果进行对比，发现现有规程推荐的预测方法可准确模拟变电站钢构件的耐火极限，但是钢-混凝土组合板耐火极限的预测方法偏于保守。为提高经济性，本文修正了组合板耐火极限的预测方法。     

自然火灾条件下约束钢梁可靠性分析

为研究钢构件的火灾性能及火灾条件对结构可靠性的影响,采用非线性有限元法,基于蒙特卡洛原理建立了约束钢梁的可靠性模型;采用参数化方法研究自然火灾模型的随机变量以及防火保护层厚度对钢构件可靠性及灵敏度的影响.结果表明:火灾随机变量对钢梁可靠性的灵敏度不同,火灾最高温度Tm影响最大,形状参数sc影响最小;可靠性随最高温度Tm和形状参数sc的增大而降低,随达到最高温度所需时间tm的增大而增高;随火灾随机变量标准差的增大而降低.在一定范围内,适当增加防火保护层厚度可明显降低构件的失效概率.因此降低火灾最高温度、延长达到最高温度所用时间,减小形状参数,可以增加结构的耐火时间,提高结构的可靠度.应根据工程要求,确定最佳防火保护层厚度.所采用的模型为定量分析钢构件在随机火灾下的可靠性以及评估构件在火灾中的失效风险提供了研究基础.     

励磁控制系统灰色预测PID控制仿真研究

基于MATLAB对同步发电机灰色预测PID励磁控制进行仿真研究.仿真中同步发电机采用派克模型,保证了灰色预测原始数据的非负性,简化了灰色预测算法,并对稳态工况下灰色预测的处理以及原始数据采样周期等问题进行了探讨,解决了灰色预测PID控制在稳态情况下预测失控的问题.仿真结果表明:在不同工作点下,同步发电机灰色预测PID励磁控制与常规PID控制相比较,灰色预测PID励磁控制的超调量和调节时间都明显减小,控制效果优于常规PID控制.     

钢筋混凝土框架结构火灾反应全过程数值分析

目的 从火灾场景的模拟、构件内温度场和结构的变形反应三个方面对钢筋混凝土框架结构的火灾全过程进行研究,为抗火设计提供参考.方法 采用火灾模拟软件FDS对某商场首层火灾进行模拟,并对火灾下温度分布过程进行了研究,在此基础上利用ANSYS有限元分析软件对火灾条件下的构件进行温度场分析和变形分析.结果 边柱、中柱以及节点处温度靠近构件截面内部温度逐渐降低,且升温速率趋于缓慢.节点核心区的温度较周围的梁段和柱段偏低.各跨中挠度达到耐火极限的时间满足规范要求,结构各构件相继失去承载能力而发生倒塌.结论 火灾模拟软件FDS得到的实际火灾升温曲线与国际标准火灾升温曲线相比温度偏低,采用国际标准升温曲线进行结构分析是偏于保守的,因此笔者建议将FDS对火灾的模拟结果作为结构分析的依据.     

基于灰色预估PID控制的过热汽温控制

针对火电厂过热蒸汽温度被控对象具有大惯性,大迟延的特性,提出了一种基于灰色预估算法的PID控制策略.利用灰色预估算法能够有效地辨识出系统不确定部分的模型、估计出系统扰动参数,并对PID控制进行补偿.仿真结果研究表明:与传统的PID控制策略相比,在各种扰动情况下,新的控制策略不仅具有常规PID控制的特性,并且具有更高的控...     

钢筋混凝土地铁上盖平台车辆火灾模拟试验

为探求钢筋混凝土上盖平台在车辆火灾下的温度演化以及结构的火灾响应,完成了上盖平台的汽车火灾模拟试验.采用缩尺寸试验研究了结构模型室内空间和围护结构的温度分布和变化情况,在此基础上结合分层壳模型对上盖平台楼板进行了有限元耐火模拟.结果表明:在火灾后结构整体保持完整,能满足抗火的需求;所建立的钢筋混凝土楼板热力耦合有限元模...     

燃油火灾试验炉的研制

燃油试验炉可模拟实际火灾，对建筑构件进行受火试验，构件火灾试验主要是检测构件的耐火等级或研究构件在火灾下的工作机理，为适应建筑业防火工作和科研方面的需要，借鉴国内外同类试验室建造试验炉的经验，研制试验炉，其功能基本符合ISO834及GB9978--88的要求。     

灰色算法在PID控制中的仿真研究

作者将灰色系统理论中的灰色预测引入到PID控制系统中 ,采用GM( 1,1)模型对被控量进行预测 ,从而对被控对象进行预测控制。通过MATLAB仿真比较可以得出 ,加入了灰色预测的PID控制跟踪误差及变化率比没有加灰色预测的PID控制跟踪的误差及变化率的各种参数都有了很大的改善 ,对自动控制系统的设计有一定的参考意义     

基于改进递推预测误差神经网络算法的极点配置PID控制方法

针对工业控制中系统模型参数通常未知的特点,利用改进递推预测误差算法为基础的神经网络系统参数辨识方法,设计了极点配置自校正数字PID控制器.相比于基于梯度学习算法的神经网络辨识方法和通常的PID控制器,该方法具有参数辨识结构简单、神经元权值调整可持续且计算速度快、所采用的数字PID控制器鲁棒性强等优点.最后的数值仿真结果验证了本文算法及控制方法的有效性.     

真实火作用下圆钢管约束钢筋混凝土柱抗火性能

为分析圆钢管约束钢筋混凝土柱在真实火灾下的抗火性能,通过ABAQUS软件建立了有限元分析模型,包括温度场分析模型和耐火极限分析模型,主要考察参数为火灾升温速率、升温时间以及构件荷载比.真实火灾的温度-时间关系采用欧洲规范Eurocode 1 Part 1-2建议的参数火灾模型计算,并选取了ISO-834标准火灾作为对比.分析结果表明:真实火灾的升温速率越快、升温时间越短,构件的截面温度梯度越大;真实火灾作用下,圆钢管约束钢筋混凝土柱不仅可能会在升温过程中发生破坏,也可能会在降温过程中发生破坏;基于等效曝火时间的方法,将计算得到的真实火灾下耐火极限转换为标准火灾下的等效耐火极限,当真实火灾升温速率小于标准火灾速率时,采用标准火灾曲线得到的耐火极限比等效耐火极限小;而当真实火灾升温速率大于标准火灾时,采用标准火灾曲线得到的耐火极限比等效耐火极限大,即按标准火灾下进行的设计偏于不安全,建议按照真实火灾进行抗火设计.     

基于神经网络PID炉温控制系统设计

将BP神经网络控制策略引入炉温控制系统,通过神经网络模拟实现PID控制器参数在线调整。在电阻炉炉温控制系统模型的基础上,详细介绍了神经网络PID控制器的算法,并对经典PID参数选取进行了分析。最后将神经网络PID与经典PID控制效果进行了仿真比较。     

战术导弹火控系统动态精度仿真试验方法研究

为了解决战术导弹火控系统动态精度试验普遍存在的试验周期长、所需测控设备造价高、试验消耗大等问题,本文从系统仿真的角度出发,提出了利用多功能目标模拟器模拟目标辐射特性和运动特性,用三自由度平台模拟载体的运动特性和姿态特性的战术导弹火控系统动态精度实物仿真试验方法,并详细介绍了系统的组成、工作原理及仿真试验结果分析方法。提出的仿真方法科学有效,数学模型正确,能大幅度地缩短试验周期、降低试验费用,对战术导弹火控系统精度试验有重要的参考价值。     

管式炉温度的单神经元PID实时控制

为解决炉温控制中的大惯性和纯滞后问题,将单神经元的自学习和自适应能力与传统的PID控制相结合,构成一种智能调节器．仿真试验表明,单神经元自适应PID控制具有快速、无超调的特性．实际控制试验表明,单神经元自适应PID控制具有快速、稳态精度高的控制效果．     

模糊参数自整定PID控制器的设计与仿真研究

为实现PID参数的自动整定,在PID控制和模糊控制的基础上,设计了一种用于晶体生长炉温度控制系统的模糊参数自整定PID控制器,该控制器基于PID参数的优化规律,利用模糊控制规则对PID参数进行在线的自动整定.与常规PID温控系统比较,该控制器的系统超调量明显减小,控制系统的动静态性能均得到改善,升温速度和目标温度控制精度达到了设计指标,系统仿真验证了该设计的有效性与实用价值.     

基于遗传算法的温度PID智能控制系统设计

针对经典PID控制无法有效解决温度控制系统普遍存在的非线性和延迟性等问题,提出了基于遗传算法和智能PID的复合控制结构.采用单片机、铂电阻和TEC制冷器分别作为控制处理器、温度传感器和温控执行器来设计温度控制系统,构建了智能PID控制算法来动态调整控制过程中的PID三个参数,并利用遗传算法的快速搜索能力对控制参数进行优化.结果表明,该系统的温度控制范围为10~55℃,控制精度为±0.03℃,超调量小于15%,具有较好的工程应用前景.     

基于模糊自整定PID的退火炉脉冲燃烧控制方法

目的 针对退火炉所具有的大惯性和纯滞后的这种非线性对象,采用脉冲燃烧控制方法 ,设计模糊自整定PID控制器,以提高控制性能.方法 在分析退火炉脉冲燃烧控制系统的基础上,利用模糊规则对PID参数进行在线的自动整定,提出了一种基于模糊PID的退火炉脉冲燃烧控制系统.结果 给出了模糊PID控制系统的结构框图以及工作原理阐述,实现了对退火炉的温度控制,并进行了控制系统仿真对比曲线分析.结论 从仿真曲线上可以看出,该控制器能使退火炉的温度控制过程很快达到稳态,具有较好的快速性和稳定性,产生的超调量较小.具有较好的动态和稳态性能.     

基于PID自校准算法的IGBT温升控制实现

针对功率循环实验中绝缘栅双极型晶体管( insulated gate bipolar transistor, IGBT)温度过冲和滞后问题,设计了一种自校准PID算法控制IGBT温升。通过MATLAB进行PID建模及参数仿真,采用电学法测试原理并结合嵌入式系统测试IGBT结温,使用PID自校准算法控制器件温升进行IGBT热疲劳测试。实验结果表明：该算法的调节方式和温度精度都达到理想的效果,改善了系统的动态性能,为IGBT寿命预测提供了一个良好的实验环境。     

基于神经元的自适应预测PID控制

提出了一种采用神经元的自适应预测PID控制方案。神经元具有很强的自学习和自适应能力 ,它可根据系统的误差并通过一定的学习算法来不断修正控制器的参数 ,使控制器能够适应受控对象结构参数以及环境的变化。因此采用单神经元构成自适应PID控制器 ,将神经元与PID控制结合 ,对PID参数进行在线寻优、自校正 ,使PID控制能有效地对付一些较复杂非线性被控对象 ,特别是难于用传统方法建模的被控对象。同时为了提高系统的快速跟踪和抗干扰能力 ,采用了动态自适应神经元 (APE)对非线性系统进行预测 ,即用神经元建立起非线性系统的预测模型 ,预测系统的未来输出 ,从而提高了控制系统的控制品质。同时详细介绍了该控制系统的自适应控制算法。仿真结果表明 ,这种自适应控制方案切实可行 ,其控制品质明显优于常规PID控制 ,且具有较强的鲁棒性 ,达到了良好的控制效果。     

改进型模糊自整定比例积分微分温度控制系统

针对传统比例积分微分(PID)控制系统在温度控制中存在超调量大、处理时间长,以及温度的非线性、时变性和滞后性等问题,提出一种改进型的模糊自整定比例积分微分控制系统控制电炉温度.首先利用传统的PID控制器算法,计算出当前系统的误差及误差变化,再根据模糊推理和变论域的在线参数调整原理,修正比例参数、微分参数、积分参数,最后将这些参数传输到PID调节器输出控制电炉温度.通过对电炉在500℃与1 000℃时的控制仿真实验,结果表明改进型的模糊自整定PID控制算法对电炉温度控制的稳定性、鲁棒性更好,减少了温度波动对温度控制系统的影响.