初始状态不确定的非线性过程系统状态估计的鲁棒粒子滤波方法

在过程系统的控制与故障检测等方面,状态估计发挥着重要作用。针对非线性过程系统状态估计过程中初始状态不确定性问题,提出一种鲁棒粒子滤波方法。该方法首先引入初始状态准确性间接判定准则,根据判定的结果来选择是否进行基于观测偏差反馈机制的初始状态迭代改进。初始值准确性较差时,可以通过初始状态迭代改进策略使最终的初始粒子更接近真实的初始状态,从而增加产生初始粒子的正确性概率,通过粒子滤波迭代得到更准确的状态估计结果。将提出的鲁棒粒子滤波方法与传统粒子滤波方法应用于两个非线性动态系统实例中,结果验证了所提出方法的有效性与鲁棒性。     

SN65-16A型消防给水阀在黄岩八一通用机械厂试制成功

ＳＮ６５—１６Ａ型消防给水阀在黄岩八一通用机械厂试制成功由浙江消防局、浙江省建筑设计院牵头并下达的建筑消防自动监控系统项目，ＳＮ６５—１６Ａ型消防给水阀，最近在浙江黄岩八一通用机械厂试制成功，并已投入小批量生产。ＳＮ６５—１６Ａ型消防给水阀是一种电动...     

基于大规模严格机理模型的数据校正

实时优化要求准确的过程模型与过程数据,然而通过仪表测量获取过程数据不仅存在随机误差而且有时还存在过失误差,直接影响实时优化的准确性.根据流程工业过程系统的特点,提出了基于大规模严格机理模型的数据校正,构造了随机误差与过失误差的隶属函数并根据它们的隶属度大小来诊断过失误差.当测量信息丰富时,可同时对进料的流量、组分及压力等多种测量数据同时进行数据校正.将基于大规模严格机理模型的数据校正应用于大规模乙烯分离系统进行仿真模拟,测量值仅存在随机误差时,经过数据校正后,满足严格机理模型.测量值引入过失误差时,可准确地诊断出过失误差.模拟计算结果证实了基于大规模严格机理模型的数据校正与过失误差诊断方法的有效性.     

动态数据校正提升孤岛微电网频率控制性能

在复杂的工业生产过程中,控制系统不可能工作在理想的状态,其总会受到外界各种各样的影响,比如,在对反馈信号进行测量时,控制系统不可避免地会受到高斯测量噪声以及非高斯测量噪声的影响;为了降低测量噪声的影响,通常会将各种各样的滤波技术应用到控制系统中来,以此提升控制系统的性能;以孤岛微电网的频率控制系统为研究对象,考虑了当反馈回路有高斯分布测量噪声和非高斯分布测量噪声的两种情况,针对这两种测量噪声信号在模型中引入了动态数据校正滤波技术,分别对比了有无使用动态数据校正滤波技术时电网的频率偏差的方差大小,以此验证了动态数据校正滤波技术在微电网反馈控制回路中可有效抑制测量噪声的影响从而提升微电网频率控制性能。     

天广直流控制保护通信通道的改造

通信系统作为天广直流系统一个重要组成部分,通信设备稳定运行、极控信息可靠传输是直流系统安全稳定运行的关键。在介绍天广直流通信系统的基础上,分析其投运后存在的问题和极控通信通道改造的必要性,认为天广直流系统的通信系统应及时从微波系统升级为光纤通信系统。对两次极控通信通道改造前后的通信可靠性分别进行了比较,同时着重分析了极控通道改造后对直流系统稳定运行的影响。     

基于模型辨识的BP神经网络在光伏系统MPPT中的应用

光伏电池作为光伏发电系统的重要组成部分,研究其模型的准确性并对其最大功率点进行预测与跟踪,对于光伏发电效率的提高具有重大意义;首先根据光伏电池的内部结构和伏安特性建立其数学模型,并对所建立的模型进行参数辨识,进而得到模型输出与测量信息偏差最小的参数值,验证模型的准确和有效性;根据模型所反映的规律,将温度和光照强度作为输入变量,最大功率点对应的电压作为输出变量,构建了用于MPPT的神经网络模型;神经网络经训练后对最大功率点电压进行预测与跟踪,结果表明构建的神经网络具有良好的适应性。