浸泡罐计算机控制系统

论述了采用计算机对浸泡罐的浸泡过程进行数据采集及对主要工艺参数实施的方法，讨论了系统硬件和软件研究开发的主要路线和采用硬件滤波和软件数字滤波提高系统可靠性的方法。结果表明，系统稳定可靠实用，控制效果良好。     

罐漏泄检测方法

长期以来，汽油等危险品贮存罐的漏泄检测一直是用减压方法。这种减压方法是在罐内贮存危险品的状态下进行检测的。首先，罐及配管密闭后。使罐内压力减至既定的设定值，放置一定时间，然后检测罐内压力的变化。了解其变化率。以判断罐及配管内的危险品是否漏泄。     

基于COM的发酵过程调度优化软件开发

在生物制药多罐并行发酵过程中，关键变量在线检测困难，发酵过程的优化调度决策难度高。本文采用了基于COM的组件化程序设计方法，设计了多罐并行发酵过程的调度优化软件系统。利用该软件，可以实现发酵过程关键变量的超前预报和罐批的在线分类。并给出了以经济效益最优为目标的停罐调度策略。     

用点Hough变换实现圆检测的方法

给出了一种新的Hough变换圆检测方法——点Hough变换(PHT)。该方法根据圆周上任意两条不平行弦的中垂线相交与圆心的几何性质，同时选取曲线上3点进行计算，将传统Hough变换圆检测时的三维参量统计变成一维参量统计，极大地降低了计算复杂性和对资源的需求。为了克服任意选取组合点可能带来的计算量增加及统计结果的分散程度提高，文中提出了点的选择方法。合成图和实际图像的实验结果表明，该方法用于普通图像中圆检测时快速、稳定、准确。     

基于多元液体浓度传感器的牛奶成分浓度检测技术

研究了应用超声参量和电学参量相结合，检测牛奶中主要成分浓度的基础理论。介绍了预测模型的建立方法，并将声电法与参考法进行了比对。结果表明，声电法具有稳、准、快的特点。测量重复性变异系数（CV值）优于0．01，测量精度十分接近参考法，每个试样测量时间仅需30s，完全能够满足实际测量的需要。这一研究为牛奶成分浓度快速检测提供了一种新的方法。     

曲线造型数学方法统一化的研究

探讨了用含控制类型、种类、形因子参量的方法，推出了既能构造任意有理与非有理的参数三次曲线又能表示二次圆锥曲线的统一数学模型，并讨论了控制参量、权因子与曲线形状之间的关系．为ＣＡＧＤ提供了内涵丰富、描述能力强、简捷的统一数学方法．     

称重仪表在干煤粉输送中的应用及累积组态

文章分析了用于称量干煤粉输送罐的基于梁式剪切力结构的电阻应变式称重传感器的工作原理,介绍了干煤粉输送罐称重系统采用3个负载单元并联称重的结构,探讨了在干煤粉输送工艺中消除罐重对煤粉累积量影响的具体组态方法。实际应用表明,干煤粉输送工艺中消除罐重对煤粉累积量影响的组态方法运算准确、实时、可靠,完全达到了工艺要求。     

曲线造型数字方法统一化的研究

探讨了用含控制类型，种类形因子参量的方法，推出了既能构造任意有理与非有理的参数三次曲线又能表示二次圆维曲线的统一数学模型，并讨论了控制参量，权因子与曲线形状之间的关系，为ＣＡＧＤ提供了内涵丰富，描述能力强，简捷的统一数学方法。     

构造任意参数曲线曲面的简捷方法

本文探讨了用控制参量形式表示各种参数三次曲线、曲面和二次Ｂｅｚｉｅｒ、二次Ｂ－ｓｐｌｉｎｅ曲线、曲面的基函数统一表达式。采用改变控制参数取值的方法构造所需的各种曲线、曲面，为曲线，曲面造型提供了一种简捷的数学方法，还讨论了参量的不同取值所对应的不同种类曲线、曲面的几何特性。     

两种非参量检测器在非瑞利杂波中的检测性能

现代高分辨率雷达系统中,杂波分布已不再简单地服从瑞利分布,其统计特性往往无法预先确定,此时针对性较强的参量检测方法就失去了恒虚警的检测能力,因此鲁棒性较强的非参量检测方法已成为一个重要的研究方向.文中针对非瑞利杂波中广义符号(GS)检测器和Mann-Whitney(MW)检测器两种非参量检测器在两种非瑞利杂波中的检测性能进行了仿真分析.选择韦伯(Weibull)分布和对数正态(log-normal)分布为非瑞利杂波模型,详细给出了仿真模拟框图,采用Monte Carlo仿真方法,分别得出了GS、MW及最佳线性参量检测器在Weibull和log-normal杂波对非起伏目标的检测性能曲线.仿真结果表明,GS和MW在非瑞利杂波中的检测性能均优于最佳线性参量检测器,不同的杂波分布具有相同的均值与中值比(ρ)时,两种检测器性能相差不大.论证了增大独立脉冲积累数(M)是提高检测性能的有效手段.     

大型保温罐温度控制方法的研究

大型保温罐有较大的滞后，本文通过PID的各种控制方法对大型保温罐控制后分析提出了一种分段PID加经验预估的控制方法，并提出将问位增量进行等流量增量计算，可以有效地对大型保温罐实施控制。     

Nonlinear control structures based on embedded neural system models

This paper investigates in detail the possible application of neural networks to the modeling and adaptive control of nonlinear systems. Nonlinear neural-network-based plant modeling is first discussed, based on the approximation capabilities of the multilayer perceptron. A structure is then proposed to utilize feedforward networks within a direct model reference adaptive control strategy. The difficulties involved in training this network, embedded within the closed-loop are discussed and a novel neural-network-based sensitivity modeling approach proposed to allow for the backpropagation of errors through the plant to the neural controller. Finally, a novel nonlinear internal model control (IMC) strategy is suggested, that utilizes a nonlinear neural model of the plant to generate parameter estimates over the nonlinear operating region for an adaptive linear internal model, without the problems associated with recursive parameter identification algorithms. Unlike other neural IMC approaches the linear control law can then be readily designed. A continuous stirred tank reactor was chosen as a realistic nonlinear case study for the techniques discussed in the paper.     

Optimal input design for parameter estimation in a single and double tank system through direct control of parametric output sensitivities

In this paper the traditional and well-known problem of optimal input design for parameter estimation is considered. In particular, the focus is on input design for the estimation of the flow exponent present in Bernoulli's law. The theory will be applied to a water tank system with a controlled inflow and free outflow. The problem is formulated as follows: Given the model structure (f, g), which is assumed to be affine in the input, and the specific parameter of interest (θ), find a feedback law that maximizes the sensitivity of the model output to the parameter under different flow conditions in the water tank. The input design problem is solved analytically. The solution to this problem is used to estimate the parameter of interest with a minimal variance. Real-world experimental results are presented and compared with theoretical solutions.     

多传感器pVTt法气体流量标准装置测温方案研究

pVTt法气体流量标准装置是我国气体流量计量的原级标准之一,其计量准确度不仅受温度传感器性能影响,与测温点的布置方案也有明显关系。本文研究的pVTt法装置,标准容器的容积为26 m3,工作原理为常压进气法。标准容器内安装有搅拌风机和导流风道,以减少温度场稳定时间并提高温度场均匀程度。装置采用35个精密铂电阻作为温度采集元件,将各测温点数据的算术平均值视作测量的平均温度。论文针对该装置建立CFD仿真模型,开展标准容器内温度场特性的非稳态仿真研究,针对等体积划分和均匀布置两种方案进行对比分析。结果表明,两种方案都能较准确地测量容器平均温度,但等体积方案在流场稳定后期波动更小,其与平均温度的差值最大不超过0.003 K。     

基于磁致伸缩液位仪的油罐液位网络节点设计

磁致伸缩液位仪是一种新型的高精度液位测量仪表.针对我国目前油罐液位测量很难满足油料储存对日益提高的精度和自动化水平要求的现状,将CAN总线技术和磁致伸缩液位仪两者优势相结合,设计了基于磁致伸缩液位仪测量油罐液位的网络节点,给出了软、硬件设计方案,并介绍了磁致伸缩液位仪的结构和工作原理,为构建高精度测量油罐液位网络奠定了基础.经实际运行,表明该节点具有工作稳定可靠、通信速率和测量精度高等特点.     

基于单片机的油舱液位在线测量装置的设计

论述了船舶油舱液位在线测量的必要性,并对液位在线测量方法进行了分析比较,设计出以单片机为核心的新型油舱液位在线测量装置,实现了船舶液位的精确测量。     

税控燃油加油机质量分级方法及影响因素探析

随着我国汽车业的迅猛发展,燃油加油机的计量准确性日益受到人们的关注,其计量准确性直接关系到百姓利益[2]。中国石化旗下易派客平台以打造阳光、诚信、可信赖、负责任的工业品电商平台为愿景,秉承让采购更专业的核心理念,创新推出易派客标准体系。其核心产品质量评价标准是以用户为主导的工业产品量化分级评价体系,旨在打造行业标杆、产品标准、市场标尺,促进制造企业提升产品质量和制造标准。针对加油机质量分级方法和影响因素的不确定性,采用标准量器比对和控制变量法进行试验,得到了温度、流量、标准器等影响因素与试验结果的关系。结果表明,介质由枪口到量器内温差对试验结果存在较大影响。此外,流量的大小和稳定、标准量器的准确性都是保证数据可靠的重要因素。     

基于间角叠组电位器的无限连续测角传感器研究

在分析既有机械测角、电磁测角、光学测角、光电测角、电位器测角方法和性能特点的基础上,提出基于间角叠组电位器的连续测角方法;设计并说明三元间角叠组电位器的结构、性能特点;以三元间角叠组电位器为角度传感部件,提出基于欧姆比参数的盲区补偿原理,基于广义电阻原理的电阻测量方法和基于全周电阻原理和欧姆度参数的连续测角方法的概念、参数、原理、计算方法和测角传感器应用系统结构。最后,简要讨论了本方法的主要特点。     

一种基于光栅传感器的新型旋转粘度计的研究

为了满足对液体粘度的精确测量,设计了一种新型旋转粘度计。该仪器使用光栅传感器对内筒旋转角度与外筒的转速进行测量,用C51开发应用软件来控制系统的自动运行,并完成数据采集和数据处理。实验结果表明:此仪器精度高,在测量牛顿与非牛顿流体时,其自动绘制的流变曲线与普通六速旋转粘度计测量手绘的流变曲线基本吻合,并可实现大范围控速,操作方便,稳定性好。