DSP在无刷直流电动机伺服系统中的应用

应用ＴＭＳ３２０Ｆ２４０系列ＤＳＰ的适合于运动控制的功能设计了全数字无刷直流电动机的位置伺服系统。文中详细介绍了ＤＳＰ在硬件设计中的应用和软件技巧,并应用模糊单社经元自适应智能双模控制方法进行位置控制,实验结果表明,整个系统设计简单、可行、有效,可以取得较好的控制效果。     

铝材在太阳能发电装备中的应用

太阳能是一种可再生的无污染的新能源，挤压铝材是制造太阳能发电装备最有竞争力的可选材料，电池板框架支柱、支撑杆、拉杆等都可以用铝合金制造。太阳能发电装备铝材可用6061、6063、6082合金挤压．平均每兆瓦的铝材用量在45-55吨之间。     

基于MATCOM的VC与MATLAB集成应用研究

论述了Visual C^ 6.0与MATLAB集成应用的特点、意义，介绍了VC^ 环境下基于MATCOM集成应用系统的开发环境、系统软件配置、开发方法、步骤，说明这种集成开发方法的优势。     

基于最小二乘支持向量机的图像配准研究

本文提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的图像配准方法.在已知控制点匹配对的前提下,利用LS-SVM的回归特性估计变换模型,然后根据该模型进行重采样和变换,实现图像的配准.该方法的特点在于:在结构风险最小化(SRM)的原则下,最小化模型泛化误差的上界,而不是最小化控制点处的均方误差.实验结果表明了该方法去除图像几何形变的有效性,并且该方法可以自适应地校正由于控制点的定位精度不高而引起的误差,比传统表面样条方法的效果更好.     

U形冰箱门壳钣金成型自动化设备研究

针对传统钣金成型生产效率低、产品质量差的问题,在对U形冰箱门壳的产品成型工艺路线分析基础上,设计了轧辊成型工位、打Z工位和下料机械手工位的机械结构。提出了主要工位的作业动作流程,阐述了电气控制系统的工作原理;采用多组辊轮渐变成型方式,实现了复杂槽型的成型;采用吸盘式气动下料机械手方案,完成了大尺寸钣金件的平稳下料;采用Profibus-DP总线技术和西门子S7-300PLC,设计了生产流水线自动控制原理图,实现了生产设备的自动化生产。研究结果表明:设备生产节拍不大于35 s/套,废品率低于0.1%,产品外观美观,尺寸精度满足使用要求。     

基于WNN-PSO的压力测量与校正方法

对压力(差压)传感器普遍存在的温度影响问题,以及目前常规压力(差压)传感器无法直接准确测量较高温气体压力的问题,本文提出了基于小波神经网络(WNN)与粒子群优化(PSO)方法的动态测量与校正方法,通过与已有方法的仿真比较,以及对阳极焙烧系统中高温烟气压力的实际测量应用表明,该方法优于原有的BP、WNN测量和校正方法.     

OPEC会议冻产协议落空 国际油价或将回落

正2016年6月2日,OPEC会议在维也纳召开,会议未达成冻产协议。OPEC代表宣布OPEC会议结束,并表示OPEC同意任命尼日利亚候选人担任秘书长。油价扩大跌幅,WTI原油跌2%,布油跌1.7%。     

基于遥测技术的输电线路绝缘子污秽在线监测系统

在阐述泄漏电流监测原理的基础上,介绍了一种输电线路绝缘子污秽在线监测系统的设计与实现.该系统通过数据监测分机采用自适应噪声对消原理,实时在线检测输电线绝缘子表面的泄漏电流和环境温、湿度等数据,采用无线通信方式将数据传到远程系统主机,主机通过专家系统分析后,得出绝缘子的污秽状况,当污秽过度时及时告警,为准确划分污区和实现状态检修提供科学依据.     

基于支持向量机回归的天然气负荷预测研究

Natural gas load forecasting is a key process to the efficient operation of pipeline network. An accurate forecast is required to guarantee a balanced network operation and ensure safe gas supply at a minimum cost. Machine learning techniques have been increasingly applied to load forecasting. A novel regression technique based on the statistical learning theory, support vector machines (SVM), is investigated in this paper for natural gas shortterm load forecasting. SVM is based on the principle of structure risk minimization as opposed to the principle of empirical risk minimization in conventional regression techniques. Using a data set with 2 years load values we developed prediction model using SVM to obtain 31 days load predictions. The results on city natural gas short-term load forecasting show that SVM provides better prediction accuracy than neural network. The software package natural gas pipeline networks simulation and load forecasting (NGPNSLF) based on support vector regression prediction has been developed, which has also been applied in practice.     

动态优先级思想在CAN总线网络中的应用

随着自动化控制系统复杂性的增加,传统的CAN总线已逐渐显示出其局限性.针对CAN总线实际应用中遇到的问题,阐述了动态优先级晋级的工作原理,并将动态优先级晋级的方法应用于实际项目的开发中,取得了良好的应用效果,同时给出了具体应用实例.