神经网络支持的智能电弧炉调节器

炼网电弧炉是利用电能来炼钢的,可是输入炉内的电功率大小是靠三根电极位置来决定的。一个神经网络控制系统能学习预测的电极位置和炉子工作稳定性之间关系。实时自适应炉况状态的变化,使该系统能提高炉子生产率、降低电能主电极消耗。能实现老式器从未达到的电弧连续稳定燃烧。     

基于计算机神经网络的工业电弧炉智能化控制系统设计

随着计算网络的发达,设计出了三层网络机构的电弧炉控制系统,就是通过控制层、设备层、管理层来实现对电弧炉及精炼炉的控制。这套系统实现使炼钢作业效率的提高和优化,并且可以优化控制和数据监控。精炼炉和电弧炉控制在采用控制专家系统的同时,提出了另外一种在精炼炉和电弧炉控制在采用控制专家系统的同时,另外提出了一种可以使用到神经网络来实现对对象的预估,这种方法可以在常规的控制器做出输出时,做出与之能呼应起来的补偿,这能够让该系统更好地应对负荷情况,还可以对外部的扰动进行补救,进而可以使控制质量得以提高。     

基于改进GA的神经网络电弧炉预测控制系统研究

电弧炉炼钢是一种复杂的工业生产过程,电极调节系统的性能是影响生产效益的重要因素。首先介绍了一种采用扩展DBD学习算法的电极神经网络预测控制方法,指出在实际应用中,这种控制方法存在着神经网络预测模型收敛速度慢的问题。针对此问题,提出了一种以改进GA和扩展DBD相结合的方法作为学习算法的预测控制方案,仿真结果表明,它可以较好地解决神经网络预测模型收敛速度慢的问题,并可以在一定程度上提高预测模型的输出精度。     

电弧炉炼钢流程能量优化利用

对“EAF—LF—VD”炼钢流程能量优化利用进行了研究,通过开发应用电弧炉能量优化输入节能技术（包括集束氧枪供氧技术、分时段控制技术等）、电弧炉烟气余热回收利用系统装备及技术和“EAF—HGR（‘烟气余热回收’的简称）-VD”系统的能量集成控制,实现生产优特钢的“EAF—LF·VD”炼钢流程工序能耗每吨钢消耗标准煤由83．79k降低到42．43kg。     

内燃机车增压系统性能评估与预测

提出一种内燃机车增压系统综合性能评估和预测的新方法。介绍了有关参数的选择与测量,利用模糊综合评判方法对增压系统进行性能评估,利用灰色神经网络对增压系统的性能进行预测。通过实例表明,该方法可对增压器性能进行准确评估和预测,为实现增压器状态修提供了依据。     

电弧炉PID神经网络解耦控制器

结合电弧炉主电路系统,推导出电弧炉电气系统状态方程,在此基础上分析了电弧炉三相电流的耦合关系.使用PID神经元网络控制器对电弧炉电极系统进行解耦控制.给出了PID神经元网络控制器的权值初始化规则,其权值更新采用经典的BP算法.分别对于控制器的解耦性、抗干扰性和鲁棒性进行仿真,结果表明PID神经网络控制器具有很好的动态性...     

90t电弧炉烟气余热回收设备选型与实践

针对某公司90t电弧炉生产过程中大量烟气余热浪费的问题,采用了汽化冷却技术进行余热利用系统的改造。系统配设的活动滑套、角管余热锅炉、烟气蓄热装置等关键部件有效利用了烟气的余热并做到了长期安全稳定运行,实现了节能减排的目的。     

基于神经网络的热力站换热器系统的预测控制

在利用实验法确定热力站换热器系统动态特性的基础上,提出利用神经网络预测控制器对热力站换热器系统进行控制,并进行阶跃扰动的控制仿真。结果表明,神经网络预测控制的效果要优于手动调节和传统的PID调节,适合时滞对象的动态调节。     

基于EEMD和BP神经网络的短期光伏功率预测模型

摘要： 为了实现对并网型光伏电站调度,提出了一种基于集合经验模态能分解（EEMD）与BP神经网络的短期光伏出力的组合预测模型。利用集合经验模态分解将光伏出力序列分解,得到本征模函数分量IMF和剩余分量Res,降低序列的非平稳性。采用游程检验法优化因IMF分量数量多造成的建模过程复杂的问题,针对优化后的分量分别建立相应的BP神经网络预测模型。利用该方法对额定容量为40 kW的光伏系统进行预测,并与EMD-BP神经网络和传统的BP神经网络模型进行比较分析。结果表明,所提出的方法有效地提高了预测精度。     

分布式能源系统在煤矿上的应用研究

在对分布式能源利用系统集成技术进行研究的基础上,提出了分布式能源利用模式的矿井降温系统的设计方案和基于PLC控制器和工控机的井下降温系统控制方案;控制系统软件采用WinCC编写,针对水系统的大滞后与大延迟,提出了预测神经网络控制算法,改善了系统控制品质;为分布式能源利用系统在煤矿上的应用提供了理论指导.     

氧传感器参考电平自适应空燃比闭环控制方法研究

为了解决开关式氧传感器空燃比闭环控制点的漂移问题，建立了开关式氧传感器闭环控制的数学模型，并分析了氧传感器信号参考电平对空燃比闭环控制的影响，据此，提出了氧传感器参考电平自适应空燃比闭环控制方法，在发动机上试验了氧传感器参考电平对空燃比的影响规律，并进行了氧传感器参考电平的优化试验，结果表明，氧传感器参考电平自适应控制方法可以有效避免空燃比闭控制点随发动机工况变化的漂移问题，有效地降低了汽油机的排放。     

基于模型预测控制的分布式光伏集群协调优化控制

分布式光伏发电的高密度接入给配电网原有的经济、稳定运行带来了不小的挑战。为了减少分布式光伏发电接入配电网造成的网络损耗,提高光伏发电的经济性,首先分析和归纳了分布式光伏集群的概念和特点;然后针对配电网内的分布式电源、柔性负荷、无功功率调节设备等装置在时间尺度、控制功能方面的调节特性,提出了一种含分布式光伏集群的协调优化调度方法。该方法以模型预测控制为基础,动态滚动协调光伏集群未来一段时间内的有功出力和无功出力,起到减小网络损耗和优化系统电压的作用。采用PG & E 69节点系统在MATLAB数学软件下进行建模仿真分析,结果证明了所提优化控制方法的可行性和有效性。     

基于BP神经网络的解耦方法在直流锅炉控制系统中的应用

分析了直流锅炉运行时各变量之间的耦合关系;针对直流锅炉参数多变、强耦合的特点,提出了一种改进的误差反向传播算法(BP)神经网络分散解耦方法,对直流锅炉汽温-压力控制系统进行解耦,然后采用基于BP神经网络的PID控制方法对解耦后的2个近似独立的单输入单输出系统进行控制.仿真实验结果表明:BP神经网络分散解耦控制算法具有很强的自学习功能和自适应解耦能力,能取得良好的控制效果.     

F6L912Q柴油天然气双燃料发动机电控系统设计

电控天然气多点顺序喷射能使双燃料发动机的综合性能得到提高。结合F6L912Q发动机的特点,设计了以Motorola公司M68HC11E2单片机为核心的电控系统硬件部分,并用模块化设计方法设计了系统控制软件。实验结果证明该系统方案可行。     

基于无线传感网络的电网谐波监测系统设计

针对目前电网谐波监测存在的缺陷,提出了以无线传感网络技术为基础的电网谐波在线监测新方法。系统采用高性能DSP芯片TMS320F2812实现信号的采集与处理,利用ARM芯片S3C2440完成数据管理、人机交互和系统控制,由无线传感网络ZigBee芯片CC2530实现DSP与ARM间的无线数据传输。系统的无线通信方式、高速数据处理及实时控制功能．使其具有很好的实用和推广价值。     

Validation of Analytical Capabilities of RELAP5/MOD3.3 on Boron Dilution during SBLOCA and Loss of Residual Heat Removal System

An analysis has been performed for the OECD/PKL experiments on boron dilution during small break loss-of-coolant accidents (SBLOCA) and loss of residual heat removal system (RHRS). The objective of the analysis is to evaluate and validate the system code capabilities on boron dilution/concentration transients. A focus is set on both the correct prediction of the thermal-hydraulic (T-H) parameters and of the boron dynamics in the pressurized water reactor (PWR) system. The experiments chosen for the analyses are the test E3.1 for loss of RHRS and the tests F1.1 and F1.2 for SBLOCA of the OECD/PKL project. The RELAP5/MOD3.3 (Patch02) was used for the calculations. For the SBLOCA simulating tests F1.1 and F1.2, calculations have shown that the general trends of the system behavior and T-H phenomena, such as water level in SG, coolant temperature, boron concentration, and coolant flow rate, were well simulated. For the loss of RHRS simulating test E3.1, the equilibrium pressure and core outlet temperature generally agreed with the test results. Therefore, the amount of heat removal from the core thorough the water-filled steam generators (SGs) by reflux condenser heat transfer mode was simulated by the code. However, some discrepancies between the analysis and the test were found for the local parameters, such as the water level in the pressurizer, the amount of deboration, and local temperature fluctuation in the loop seal.     

12E390VA型柴油机技术改进

本文简述12E39VA 型柴油机通过改配 VTR354A 增压器与简化换向系统等技术改进措施,使发动机性能、可靠性进一步提高,燃油耗率降低6g/PS·h 以上。     

稀燃汽油机空燃比电控系统研制

NOx吸附-还原催化转化器可以高效地净化稀燃汽油机的NOx有害排放物。为了配合稀燃NOx吸附-还原催化转化器的正常工作，稀燃汽油机需周期地工作在浓燃和稀燃之间，这就需要空燃比控制系统不仅可以任意设定浓、稀燃的空燃比大小，而且还可以任意设定浓、稀燃的间隔时间长短。本文介绍了稀燃汽油机空燃比电控系统的研制情况。     

基于神经网络的集中供暖系统约束控制

为提高集中供暖系统的热效率,提出了一种基于神经网络的集中式供暖系统的水阀开合度控制策略,引入了障碍李雅普诺夫函数和一个特殊设计的辅助系统来解决控制系统中出现的输入输出约束的问题。采用了一种神经网络逼近器来在线估计系统模型,解决系统传递模型未知的问题。通过模拟仿真同时测试了所提出系统的性能,与传统PID控制系统进行对比,该系统具有良好的适应性和稳定性,有一定的实用价值。     

Dynamic neural network controller model of PEM fuel cell system

This paper presents the artificial intelligence techniques to control a proton exchange membrane fuel cell system process, using particularly a methodology of dynamic neural network. In this work a dynamic neural network control model is obtained by introducing a delay line in the input of the neural network. A static production system including a PEMFC is subjected to variations of active and reactive power. Therefore the goal is to make the system follow these imposed variations. The simulation requires the modelling of the principal element (PEMFC) in dynamic mode. The simulation results demonstrate that the model-based dynamic neural network control scheme is appropriate for controlling, the stability of the identification and the tracking error were analyzed, and some reasons for the usefulness of this methodology are given.