基于神经网络的碱回收蒸发工段黑液液位及浓度控制系统设计

针对造纸黑液碱回收蒸发工段多变量、大时滞、强耦合、难控制的特点,设计了以PIDNN为控制器的黑液液位控制,将传统PID和神经网络的优点巧妙结合,不仅结构简单,而且具有自适应学习能力;黑液浓度设计成基于径向基函数（RBF）的神经网络控制,对黑液浓度和流量进行解耦在线辨识,对控制器参数在线实时调节。实践表明,黑液液位控制与传统PID控制相比,PIDNN的调节时间减少约18 s,超调量降低约20%;与BP-PID相比,PIDNN的调节时间降低约14 s。黑液浓度的实际值可以快速跟随给定信号,有效黑液流量的变化对其干扰很小。     

基于改进PSO算法的PID优化用于黑液液位控制

制浆过程中碱回收蒸发工段黑液液位控制直接影响着黑液浓度和蒸发效率。针对黑液液位非线性、大时滞及时变性的特点,传统PID方法控制精度较低,使用标准粒子群算法可以优化PID参数,提高精度,但是收敛速度慢,整定时间长。针对这些问题,采用改进的粒子群算法来整定PID参数,通过动态调整惯性因子和加速因子,以及改进收敛准则等方法来提高粒子群算法的全局寻优能力和收敛速度,并在MATLAB/SIMULINK仿真实验平台上,比较了传统PID方法、标准PSO算法和改进PSO算法对黑液液位的控制效果,结果表明改进PSO算法优化的PID控制缩短了调节时间,降低了超调量,说明改进粒子群算法优化后的黑液液位PID控制具有更快的响应速度和更好的鲁棒性,有效地提高了控制质量。     

基于PID神经网络的纸浆浓度控制

本文将一种不同于用神经网络调整PID参数的新的融合算法—PID神经网络(PIDNN)应用于纸浆浓度控制。经过对纸浆浓度控制系统的仿真研究表明,PIDNN既具有常规PID控制器结构简单的优点,又具有神经网络自学习、自适应之能力,大大改善了纸浆浓度控制系统的性能。     

基于专家模糊PID的前馈-反馈控制在黑液液位控制中的应用

黑液液位是碱回收蒸发工段中重要的被控变量,它直接影响黑液浓度和蒸发工段的效率。针对黑液液位干扰多、存在滞后等特点,提出专家前馈和模糊PID反馈的黑液液位控制系统。利用专家规则来对干扰进行提前控制,利用模糊PID对黑液液位进行闭环反馈控制。MATLAB仿真结果表明专家前馈和模糊PID反馈控制系统控制效果较好,并在THJSK-1实验平台上用MCGS组态软件进行了实时的控制研究。     

PID神经网络在卷纸辊张力控制中的应用

分析了PID神经网络（PIDNN）的结构及参数调整算法,并将其用于纸机卷纸辊张力控制。经过仿真研究表明,PIDNN控制器的稳态响应过程比常规PID控制器快,没有超调,没有静差,过渡时间较短,收敛性较好,控制效果比常规PID控制算法有很大改善。     

基于模糊调整单神经元增益的黑液液位控制算法研究

单神经元PID算法在非线性、时变性以及模型不确定的控制系统中能表现出优越的静态性能,同时模糊算法在未知模型和不精准控制的控制系统中,具有良好的动态性能。针对黑液液位的时变性、非线性等特点,将模糊算法与单神经元PID算法相结合,设计出一种动静态性能良好的模糊调节单神经元增益的新型算法。仿真结果表明,该算法在黑液液位控制中具有很强的鲁棒性,响应速度快、自适应能力强。     

改进BP算法优化的纺织空调智能PIDNN控制

针对纺织厂多输入多输出空调系统采用一般PID控制方法,控制精度不高,难以实现温湿度的理想控制和满足生产工艺要求的问题,提出了一种优化改进BP算法与PID神经元网络相结合的空调温湿度控制方法。分别对一般PID控制方法,未改进BP算法与PIDNN结合的控制方法,以及优化改进的BP算法结合PIDNN控制方法进行了测试对比。结果表明:优化改进的BP算法与PIDNN相结合后,解耦效果更理想,鲁棒性更强,响应速度更快,控制效果更好。认为:优化改进的BP算法结合PIDNN控制方法能实现温湿度间的理想解耦,提高系统控制精度,有效缩短控制时间,可满足纺织厂生产工艺对温湿度的要求,使纺织空调系统智能化程度提高。     

采用Smith-PIDNN模型控制漂白工段碱化塔的温度

针对纸浆漂白过程温度控制的大滞后、大惯性、对象参数时变的特点,传统的Smith预估器在理论上解决了纯滞后系统控制问题,但其依赖于被控对象精确的数学模型,在应用中存在缺陷。本文采用PID神经网络(PIDNN)与Smith预估相结合的算法,利用Smith对纯滞后系统进行预估补偿以及PIDNN的自适应、自学习和在线调整控制器的参数功能。仿真结果表明,Smith-PIDNN算法简单、稳定且收敛速度快,能有效的解决系统大滞后、大惯性及蒸汽压力时变等问题。     

基于模糊自整定粒子群算法的多圆盘过滤机槽体液位控制系统

槽体液位是多圆盘过滤机白水回收效率的重要影响参数,但多圆盘过滤机槽体液位控制存在非线性、时滞等问题,同时由于过滤圆盘旋转使液位产生波动,从而液位检测值存在波动,应用常规PID控制难以达到理想控制精度。本课题在分析粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的基础上,提出了一种基于模糊逻辑的参数自整定粒子群算法,用于液位控制PID控制器的参数优化,实现对槽体液位的精准控制。MATLAB/Simulink仿真实验表明,与常规PID控制、基于标准PSO算法的PID控制相比,本控制方法具有响应速度快、超调量小、鲁棒性强的优点,能够起到良好的控制效果。本控制方法已经应用于工程实际,控制效果良好,提高了液位控制精度,能够实现液位的精准控制。     

基于模糊串级控制的黑液浓度控制系统设计

造纸碱回收过程中黑液浓度是典型的非线性、时变、大时滞、大惯性对象,针对这些问题探讨了模糊控制系统在黑液浓度控制中的应用,提出了基于模糊自校正PID的串级控制方案。利用模糊控制不依赖被控对象的数学模型,该控制系统将串级控制和模糊控制优势相结合,实时调整PID控制器参数。仿真结果表明,该控制策略比常规黑液浓度串级控制具有更强的自适应能力和良好的控制品质;实际应用案例表明,黑液浓度模糊串级控制可有效控制黑液浓度。     

图博会上的按需印刷——按需出版及印刷精品专区侧记

2009年9月3日．第十六届北京国际图书博览会在北京国际展览中心盛大开幕。这可谓是图书出版界的一大盛事,展商众多．形式多样．亮点频频。其中由中国图书进出口（集团）总公司和中国印刷科学技术研究所共同承办的“按需出版及印刷精品专区“是首次亮相图博会．同样也是本届图博会最大看点之一。图博会上首设的“按需出版及印刷精品展区”进一步向世人展示了印刷的魅力与对出版业发展的推动力,赢得了满堂喝彩!     

基于IPsec的虚拟专用网的研究

针对数据通讯传输中的安全及加密问题,分析了IP协议的安全体系结构和虚拟专用网的原理,论述了基于IPsec的虚拟专用网实现原理及相关技术,认为IPsec是目前唯一一种能为任何形式的Internet通信提供安全保护的协议,具有良好的发展前景。     

谷氨酸发酵液对谷氨酸提取工艺影响研究

主要研究了谷氨酸发酵液对谷氨酸提取工艺的影响,得出如下结论:用膜过滤除菌方法对染菌发酵液有较好的提取效果;发酵周期控制在30～34h;发酵液放罐残糖控制在0.6%以下;发酵结束后要及时升温处理,升温至65℃.     

葡萄果实套袋试验

我国鲜食葡萄市场竞争越来越激烈,对果品外观和内在品质的要求越来越高.鲜食葡萄果实套袋是生产无公害果品,提高果实外观品质和保证果实穗形美观的重要措施.为了给当地葡萄种植户提供适用葡萄果实套袋技术,特进行如下试验.     

基于TAG的服装品牌在线分类查询系统研究

服装品牌资讯是设计师获取服装流行趋势的重要渠道.服装种类和艺术风格的多样化为服装品牌的分类整理提供了多种思路.在建立服装品牌数据库的过程中,针对现有服装品牌在线分类查询系统的单一性缺点,总结出了一套用于描述服装品牌的关键性词组,并借用TAG这一关键性技术,将其应用到服装品牌在线查询系统中.     

智能手机数字图片比色分析法概述

为保护环境与食品安全, 有毒有害物质的现场快速检测以及分析数据即时反馈显得越发重要。随着智能手机的广泛普及与其应用程序的不断完善, 智能手机数字图片比色分析法得到了快速发展。本文简述了智能手机数字图片比色法的基本原理、图片采集设备及其传感器类型、图片颜色模型、图片数字化软件、分析数据处理与网络共享, 以及该方法在食品安全、医疗诊断、生物检测等领域的研究与应用, 对数字图片比色分析法未来的发展也做出了展望。得益于智能手机软硬件的不断完善, 数字图片比色分析法将得到广泛应用。     

壳聚糖固定化木瓜蛋白酶的研究

以壳聚糖为载体,戊二醛作为交联剂,采用载体交联法制备固定化木瓜蛋白酶,并研究了固定化木瓜蛋白酶的最佳固定化条件。结果表明:木瓜蛋白酶的最佳固定化条件为给酶量为40～50mg/g,于pH7.5,25～30℃下,0.4%～0.5%的戊二醛溶液交联12h,所得的固定化木瓜蛋白酶的活力回收率平均达61.6%。     

基于SAML的多应用系统单点登录机制的研究

针对以往单点登录模型受平台限制的问题,在分析了单点登录SSO概念和安全断言标记语言SAML工作原理的基础上,根据SAML通用的、于具体实现无关的、平台独立的认证与授权标准架构规范,提出了综合采用SAML的Pull模型和Push模型实现多应用系统单点登录集成认证机制,很好地解决了传统认证机制存在的问题,保证了系统的安全性和易用性.     

质检专家谈玩具质量抽检

每年“六一”前夕,国家质检总局都会对儿童玩具产品质量进行国家监督抽查,今年的玩具抽查主要发现什么问题？质检部门对玩具生产企业有何建议？就此,《中外玩具制造》记者日前采访了曾多次参与国家玩具产品质量监督抽检的福建质检院机械与玩具产品检验研究所所长陈伟。请他介绍相关情况。