动态流量平衡阀结构优化与验证

针对动态流量平衡阀流量控制精度较低问题,依据孔板流量和同心环状缝隙流方程,初步设计阀芯开孔型线,提出压差补偿系数因子修正法对现有的型线公式进行了优化修正,基于大涡模拟(LES)湍流模型,数值模拟研究了优化前后动态流量平衡阀的流量控制精度和流量精度误差,对比分析阀芯开孔型线对阀内压力脉动强度的影响规律,并搭建流量测试试验...     

精密机械热误差校正机理及参数遗传优化

在研究精密机械热误差校正机理基础上，提出了主动热校正控制变形误差的精度指标，并研究了减少与增加热控制源对控制精度指标的影响．研究表明主动热校正的控制精度与热控制源数目、控制源位置及控制源的幅值有关，优化的目的是获得最佳的控制源组合及幅值参数，使热误差控制精度指标最小．由于热控制源幅值必须满足一定的设计约束，针对其幅值参数确定的困难性，引入遗传优化算法，该算法具有简单实用的特点，有较强的通用性．实例研究表明，热误差校正控制机理对变形校正控制系统的设计具有指导作用，遗传优化热控制源幅值参数具有快速全局收敛的优点．     

基于优化模糊RBF神经网络的挖掘机铲斗轨迹控制研究

针对挖掘机电液伺服控制系统中存在的非线性和时变性问题,本文结合RBF神经网络和模糊控制各自的优点提出一种基于模糊RBF神经网络PID控制方法。利用K-means层次聚类法确定模糊神经网络的结构参数,并采用改进SSA算法优化训练模糊神经网络。本文还建立了挖掘机铲斗系统的AMESim模型和电控系统的Simulink控制策略模型,并进行联合仿真分析。仿真结果表明：与一般模糊RBF神经网络相比,本文优化后的模糊RBF神经网络在铲斗系统空载时,能将控制精度提升33.7%,在铲斗系统满载时,能将控制精度提升36.2%。     

电机控制中角度细分的实现方法

在电机控制中,为了达到较好的控制效果,需要对转子的位置信号进行角度细分,以实现对转子位置进行精确的定位。在介绍锁相环倍频电路实现角度细分的同时,提出了用软件实现角度细分的新方法,并以开关磁阻电机为控制对象,分别用这两种方法进行了实验,结果表明,在控制精度和可靠性上,软件方法要优于硬件方法。软件角度细分法在算法方面还有待优化,以进一步提高控制精度。     

变风量空调系统的模糊神经网络预测控制

针对变风量中央空调系统具有多变量、大滞后和非线性的系统特性及常规控制算法系统响应慢、控制精度不高等问题,提出了模糊神经网络预测控制策略.该方法将模糊神经网络控制与预测控制技术相结合,建立了模糊神经网络与预测控制结合的复合控制器模型,通过优化变风量控制方式,有效地实现了中央空调系统的预测控制.结果表明,该控制方法能使系统具有良好的动态性能和稳态性能,控制精度高,节能效果显著,具有广泛的应用前景.     

某人工环境实验室空调系统的优化设计

对某人工环境实验室降温和除湿系统进行了改造,并优化其控制系统.克服了低温环境下温度波动大、湿度控制精度低的问题.不同工况的实验结果表明,改造达到了设计的预期要求.     

基于遗传算法优化的模糊PID控制研究及其仿真

本文提出了一种基于遗传算法优化的模糊PID控制系统:采用遗传算法优化模糊控制中的隶属函数和控制规则,进一步完善了模糊PID控制器的性能,提高了系统的控制精度。最后对优化后的模糊控制器进行了Matlab仿真研究,仿真结果表明:经过优化后的控制器明显地改善了控制系统的动态性能,能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有较大的参考价值。     

基于粒子群算法的永磁同步电机模糊控制研究

为提高永磁永磁同步电机伺服系统控制性能,提出了基于粒子群优化(PSO)算法的永磁同步电机模糊控制的设计方法,即应用PSO算法全局优化模糊控制器的ka、kb、ku参数和控制规则,提高模糊控制器的控制性能和效果。仿真实验结果表明,优化后的模糊控制器的动、静态性能均优于常规PID控制,具有较高的鲁棒性和控制精度。     

基于模糊遗传算法的PID自整定研究

针对复杂工业过程控制要求多样性、控制参数难调整的问题,提出了一种基于遗传算法与模糊理论相结合的PID自整定算法。在加热炉温度控制中,用该算法进行PID参数优化,实验表明,控制器的控制精度、温度变化平稳性等指标均得到了改善,能够较好地解决工业过程中控制参数优化的问题.     

基于遗传算法的模糊-PID复合控制在电阻炉上的应用

目的用遗传算法对模糊控制器的控制规则的参数进行优化,提高炉温控制系统的动、稳态性能.方法实现模糊控制和PID控制在不同控制段的优化,并采用遗传算法优化控制参数和控制规则.结果使电阻炉炉温控制系统具有较高的控制精度和良好的动态特性和鲁棒性.结论采用MATLAB仿真及试验结果表明该方法有效可行,可以推广到其他温度控制系统的应用上.     

基于GPS基线的控制网优化

为了提高控制网的精度,研究了基线向量对GPS控制网的影响.通过提高起算点的精度和选取合适的中央子午线来优化控制网,应用工程实例说明控制GPS基线质量可以有效地优化控制网,提高控制网精度.     

基于PSO改进的T-S模糊神经网络短期电力负荷预测研究

精确的电力负荷预测有利于保障电网运行的安全性、稳定性、高效性及经济性.为提高预测精度,采用了一种PSO改进T-S(Takagi-Sugeno)模糊神经网络方法.分析了数据预处理对改善输入量的重要性,讨论了可以让学习率和平滑因子动态调节的改进T-S模糊神经网络算法,从而使PSO找到最优参数,然后结合历史负荷数据、相关影响因素进行预测,以表明改进的T-S模糊神经网络在短期电力负荷中具有更高的控制精度.     

运用改进神经网络算法建立水库调度函数

简述了改进的神经网络算法,利用神经网络强大的非线性映射能力建立了水库调度函数的神经网络模型,并运用模型模拟湖南凤滩水电厂水库调度运行,同时与常规回归分析方法建立的水库调度函数模拟计算结果进行比较.研究结果表明神经网络法建立的水库调度函数具有更高的模拟计算精度,具有更好的实用性和可行性.     

基于区间值模糊的改进模糊神经网络研究

鉴于传统模糊神经网络计算繁琐、模型精度较低、难以收敛等问题,结合区间值与粗糙集理论,通过简化网络结构,改进输入条件,提出基于区间值推理的改进的模糊神经网络.通过仿真实验,验证了该方法的可行性.这一结果为研究模糊神经网络提供一种新的方法.     

基于人工神经网络的聚类算法

研究连续型Hopfield神经网络的电路机理,推导出网络的权值计算公式,并运用连续型的神经网络模型构造出聚类算法;对20个随机生成数据计算模拟神经网络的运行,逐步调整类内精度多次训练,当参数a=b=500,c=200且类内精度控制不超过0.6时,有一个优化的聚类方案输出。     

一种基于TD-LTE帧同步的电网时间同步方法

基于分时长期演进(TD-LTE)4G无线通信技术,研究了TD-LTE帧同步工作机制,将绝对时间与TD-LTE系统同步帧结构映射,提出了一种基于TD-LTE帧同步的电网时间同步方法,设计了时延补偿机制,以修正无线传播多路径造成的时延偏差,提高授时精度.通过搭建试验平台实测分析,验证了该方法的可行性,无线授时系统的时间同步精度可达亚微秒量级,可满足配电网各类业务需求.     

螺旋管激光三维弯曲精度研究

对螺旋管材激光三连续弯曲精度控制进行了理论分析,建立了工艺参数与弯曲件尺寸的关系模型,绘制了工艺参数与弯曲件尺寸的关系图,为提高螺旋管激光三维连续弯曲精度提供了理论依据。通过螺旋管激光三维连续弯曲实验,验证了工艺方案的可行性。根据弯曲结果,结合理论分析,进一步调整工艺参数,使螺旋管直径精度提高60％,螺距精度提高53％。     

深度约束的海底控制网点坐标确定方法

为解决传统水下控制网解算中基于三维空间距离交会确定控制点坐标存在的垂直解不稳定问题,借助压力传感器提供的深度信息,提出了融合深度差的二维平差方法和附加深度的三维约束平差方法.融合深度差的二维平差方法将深度差作为已知值,将三维空间交会问题转换为二维平面交会问题,在二维平面构建平差模型,确定水下控制点坐标;附加深度的三维约束平差方法将深度作为高精度观测值和约束条件,并与空间距离方程联合解算,确定水下控制点坐标.在松花湖水域进行实验,结果表明,两种方法均将水下控制点解算精度提高了2~5倍,说明在水下控制网解算过程引入深度信息构建平差模型,有助于提高控制网点坐标三维解的稳健性和精度.     

水力发电机组准同期并列预测控制器的研究

针对现有小水电系统并列时间长，精度低以及缺乏全过程自动控制等问题，提出了一种针对500kW水电机组全过程运行自动控制器的设计方法，详细介绍了控制器的设计原理及其硬软件实现方案，并分别对系统启动、准同期并列、并网运行和解列退网四个过程的控制程序进行了叙述．根据准同期并列的特点提出并实现了模糊调频、调压控制算法和合闸控制预测算法相结合的混合控制策略．现场运行表明：该控制器能使水电机组启动过程加快，稳频、稳压特性好，并列可靠，无电冲击和机械冲击；停机过程快．     

精馏塔神经元网络推断控制

精馏塔馏出物产品的质量控制是精馏过程中非常重要的一部分,根据精馏塔的特点,提出了一种精馏塔产品质量神经网络推断控制方法.为了增加控制的精度,采用神经元网络作为模型预估器.首先给出了作为模型预估器的RBF神经元网络结构及算法实现,隐层节点的作用函数采用高斯核函数,采用K-均值聚类算法,调整中心,利用递推最小二乘,求取输出层的权值;然后,给出了精馏塔产品质量神经网络推断控制框图,并以某16块塔板精馏塔作为仿真对象,对系统进行仿真研究,结果表明,在进料成分改变时,该系统具有良好的抗干扰能力并具有较高的控制精度.