基于神经网络的通风机性能监测组合建模

通过对电力工业中广泛应用的通风机性能曲线的曲面、超曲面特性的分析，提出应用神经网络进行通风机性能曲线的曲面拟合。并以实验室4－73No8D通风机为研究对象，建立了神经网络与机理的组合模型，并提出与DCS结合的通风机性能监测及通风系统管网故障诊断模型。     

基于结构的拟神经网络建模与优化方法研究

提出一种基于系统结构的拟神经网络建模与优化原理及拓扑结构.与传统的人工神经网络建模方法不同,该方法在建立系统模型时充分利用所研究对象的已有知识,使所建网络模型的权值具有明确的物理意义.通过对其网络权值的调整,同时实现了非线性系统的结构参数优化.以直动式溢流阀为例,验证了该方法的可行性和有效性,为非线性系统建模和优化提供了一个新的方法.     

基于PID的矿用通风机风量调节应用研究

为保障通风机在长期工作状态之下,有效降低能耗、提高设备使用寿命,以通风机风量调节为研究对象,研究并设计采用PID控制器以及自适应PID控制器来实现对通风机风量的调控。基于simulink建立两种控制器的仿真模型,结果表明,在相同的延时以及扰动情况下自适应模糊PID控制器的控制调节效果更优,稳定且超调量更小,系统控制性能优越,对于通风机风量控制系统的设计与研究具有重要参考意义。     

煤矿主通风机技术改造方案的选择与分析

结合实例，介绍了矿用主通风机技术改造的方案。从技术和经济方面对各种方案进行了比较和分析，确定出最佳方案，并总结了方案的特点，提出了风机技术改造要注意的问题。     

电厂离心通风机的应用现状与经济分析

阐述了电厂离心通风机的应用现状，并根据流量调节用的几种调速装置的特点，对它们进行了经济性分析，进一步指出了其节能的措施和最佳节能方法。     

优化控制软件系统在电厂的发展前景

本文介绍了电厂机组优化控制软件系统国内外应用现状和国产机组成功应用优化控制软件的总体架构,分析了优化控制软件系统在国内电厂的应用前景,并针对国内机组的实际情况提出了电厂应用优化控制软件的方案建议。     

基于模糊PID控制实现对通风机调节系统的设计

为解决通风机恒风量运行所导致的电能严重浪费且容易造成巷道内上隅角瓦斯超标的问题,在对通风机工作方式及变频调速原理分析的基础上,基于Simulink软件构建模糊、PID以及模糊PID三种控制算法下对应的仿真模型,并完成各自模型的参数设置;对三类算法的控制效果进行对比,最终优选模糊PID控制算法实现通风机的变频调速控制功能。     

通风机圆型调节门的结构改进

介绍了一种新型调节门的结构和特点以及与一般调节门的区别。实践表明，该调节门结构简单、制作容易、调节灵活方便，解决了一般调节门配电动执行器时计算复杂和所需力矩大的问题。     

F式离心通风机调节门结构的改进

介绍了F式离心通风机调节门的结构,通过调节门改进前后结构的对比,证明了改进后不但性能可靠、工艺简单且成本较低,达到预期效果.     

基于神经网络的直接优化控制

提出一种直接优化求解控制量的轨迹跟踪控制策略，无须知道系统的先验知识，基于神经网络在线实时辨识，反复迭代求解已知跟踪轨迹的一步最优控制量。几组非线性系统的仿真表明该算法具有简捷快速，适应面宽的特点。     

基于神经网络的火电厂脱硫控制系统研究

以某火电厂 ２×３００MW 机组为研究对象,设计了以石灰石 石膏湿法为工艺基础的烟气脱硫控制系统.对脱硫控制系统中吸收塔的浆液pH值的控制进行了改进,设计了基于神经网络自适应控制器.该控制器能有效提高浆液pH值的控制精度与稳定性.     

汽车驾驶机器人车速跟踪神经网络控制方法

为了实现汽车驾驶机器人对给定车速的准确跟踪,提出了一种驾驶机器人车速跟踪神经网络控制方法。网络模型输入层变量为驾驶机器人油门和制动器、离合器机械腿、换挡机械手的位移;中间层为隐层,节点数为5,神经元传递函数为正切传递函数;输出层变量为试验车辆车速,神经元传递函数为线性传递函数。结果表明,该方法的收敛速度明显高于梯度下降法的收敛速度,且达到的控制精度更高,车速跟踪误差满足国家汽车试验标准的要求。     

基于神经网络的冗余度机器人动态最优化控制

进行了冗余度机器人动态最优化控制的研究,由于局部优化方法有一定的局限性,研究中采用了全局优化方法,基于全局优化的思想,提出了一种冗余度机器人的动态优化控制算法,由于控制算法在数值求解时的困难性,在算法中应用了神经网络,用其来逼近复杂的非线性函数,使问题求解得以简化,通过仿真验证,此控制算法能够获得良好的动态性能,运算速度快,具有工程应用的可行性。     

液压弯辊系统的优化神经网络内模控制

针对轧机液压弯辊系统存在非线性、时变性等特点,采用基于前馈神经网络的内模控制方法,将优化网络用于神经网络辨识器和内模控制器的离线训练,采用学习率自适应调整的改进BP算法在线调整网络权值。仿真研究表明,将优化网络用于液压弯辊系统控制,提高了液压弯辊系统的动态响应速度和稳态跟踪精度,具有较强的快速性和鲁棒性,能够取得理想的控制效果。     

Research on Power Control of Wind Power Generation Based on Neural Network Adaptive Control

-For the characteristics of wind power generation system is multivariable,nonlinear and random,in this paper the neural network PID adaptive control is adopted.The size of pitch angle is adjusted in time to improve the performance of power control.The PID parameters are corrected by the gradient descent method,and Radial Basis Functinn(RBF)neural network is used as the system identifier in this method.Simulation results shaw that by using neural adaptive PID controller the generator power control can inhibit effectively the speed and affect the output power of generator.The dynamic performance and robustness of the controlled system is good,and the performance of wind power system is improved.     

液压马达动力带式输送机变速运行节能改造

在带式输送机中增加物料流量检测装置,将检测的模拟量信号送至PLC,通过PLC向低速大扭矩液压马达的控制装置给出一定输出信号,实现带式输送机胶带运行速度的自动调节。     

Research on Power Control of Wind Power Generation Based on Neural Network Adaptive

For the characteristics of wind power generation system is multivariable,nonlinear and random,in this paper the neural network PID adaptive control is adopted.The size of pitch angle is adjusted in time to improve the performance of power control.The PID parameters are corrected by the gradient descent method,and Radial Basis Function(RBF)neural network is used as the system identifier in this method.Simulation results show that by using neural network adaptive PID controller the generator power control can inhibit effectively the speed and affect the output power of generator.The dynamic performance and robustness of the controlled system is good,and the performance of wind power system is improved.     

基于人工神经网络的优化设计专家系统

提出了一个利用人工神经网络构造产品优化设计专家系统的方法。该专家系统将为优化算法提供接近最优解的初始设计方案,从而加快优化的收敛速度。还较详细地推导了ＡＮＮ 的学习方法,并给出了详细的算法以及对学习样本进行正规化的方法,以提高ＢＰ算法的学习效果。本方法可以直接运用于工程实际。