参数在线自校正模糊控制的标准压力发生系统

本文介绍了一种采用参数在线自校正模糊控制技术的标准压力发生系统，该系统具有动态范围宽，稳态精度高，响应速度快且无超调的优点。     

网络式智能仪表设计

以ADμC812单片机为例,介绍了一种利用网络接口芯片PS2000来设计网络式智能仪表的方法.该方法简单、方便,无需熟悉网络协议,通用性强,开发应用价格低廉,具有较高的实用价值.     

基于Android平台的智能低压配电终端

为了实现电能的合理配置,促进节能减排和可持续发展,更好地适应智能电网和用电管理模式发展的需要,研究开发一种基于AMI模型,采用3G/4G移动通信网络接入方式,集双向电能计量、电能质量监控和用电保护功能于一体的网络化智能低压配电终端,为电力用户提供全方位的用电管理、智能保护和互动控制。现研究开发的终端采用Android操作系统,具有良好软硬件可扩展性,通过网络可进行远程配置和软件更新。     

用于检测糖尿病标志物的电子鼻优化设计

人体呼气中的丙酮含量可作为糖尿病的标志物.为实现无创糖尿病诊断,设计以金属氧化物半导体气敏传感器阵列为核心的人工嗅觉系统,对完成痕量丙酮的快速检测具有重要意义.通过多个气体流量控制器MFC(Mass Flow Controller)分别配制出模拟糖尿病患者呼气样本(30×10-6丙酮)与另两种干扰气体样本(30×10-6乙醇样本、15×10-6丙酮与15×10-6乙醇混合样本)进行实验,基于BP神经网络算法对3种气体定性识别,并通过主成分分析PCA(Principal Component Analysis)算法对原始的高维特征子集进行降维优化.实验表明:PCA与BP算法相结合,可降低BP神经网络的复杂性、减少预测的误差,同时能够解决单个气体传感器交叉敏感问题,进而提高对气体的选择性.对痕量丙酮样本与另两种干扰气体样本进行分析识别,识别的结果显示:对3种样本的识别准确率为91％.该研究为准确识别糖尿病标志物实现无创诊断技术提供了理论指导.     

新型智能数字PID控制器及其应用

针对BP神经网络-PID控制器盲目选取PID参数初值容易陷入局部最小和给定值大幅变化引起系统性能变坏等问题,提出了一种新型智能数字PID控制器,用积分分离型数字PID取代BP神经网络-PID控制器的传统数字PID,抑制超调,改善系统性能;用继电器自整定法确定PID参数的初值,防止神经网络的局部极小问题。对时变和非时变非线性被控对象,分别用Marlab对新型智能数字PID和传统数字PID的控制效果进行了仿真。结果表明,新型智能数字PID控制器具有更好的控制效果和更好的鲁捧性。将该控制器用于某冶炼厂铅板生产中的铅液温度（坩锅温度）的控制,获得了满意的控制效果。