非线性预测函数控制研究与应用

针对非线性预测函数控制,分析了基于智能模型的非线性预测模型的优缺点,提出基于特征模型的非线性预测模型。其结合被控对象的动力学特征和控制性能要求,用一个二阶的慢时变线性模型表征原先的被控对象,适用于高阶线性对象和一般的非线性对象。将特征模型作为非线性预测模型,即可获得基于特征模型的非线性预测函数控制算法。提出利用测试建模法获取特征模型,通过在不同的工作条件下测试非线性对象,获得一族曲线,利用系数区间表示特征方程中的系数,避免了特征模型慢时变参数的在线辨识问题,从而使该算法具有运算速度快、控制性能优、适用范围广的特点。结合连续搅拌式罐反应器的温度控制和电厂球磨机入口负压的控制开展了应用研究。     

基于预测函数控制的制粒机控制应用研究

制粒机是饲料机械中的关键设备之一,其调质器属于多变量耦合对象,常规控制难以获得满意的控制效果。为此建立了制粒机调质器的双输入双输出数学模型,并采用对角矩阵解耦设计方法实现解耦,最后利用预测函数控制（PFC）实现了对制粒机的有效控制。为了增强PFC的鲁棒性,采用了特征模型来构造PFC的预测模型。加入了负荷设定值自整定环节,以确保制粒机的运行效率的提高。实际运行表明,这种控制方法能在正常制粒的同时,做到满负荷运行。     

模型降阶PFC在织机张力系统中的应用

织机张力受多种因素的影响较难控制,其控制效果时于纺织产品的质量至关重要.对织机的张力控制系统进行研究,通过辨识得到其传递函数.预测函数控制能适应快速相应对象的控制要求,但控制系统的传递函数,T-宜复杂,要想利用这种控制方法对张力控制系统进行有效的控制,必须对系统的传递函数进行降阶.通过推导得到基于模型降阶的预测函数法.并将它应用到这样的系统中去.仿真结果表明,这种控制方法的比常规的控制方法具有更好的控制效果.     

“过程控制系统”课程教学探索

本文针对我校自动化专业人才培养目标,结合“过程控制系统”课程的特点,重点围绕培养学生系统理念、实施项目驱动教学、课内与课外相结合以及构建高水平过程控制实验室等方面,介绍了该课程教学的一些成功做法.     

多管齐下杜绝产品缺斤短两

定量包装商品过大的正偏差会使生产者蒙受损失,负偏差则会使顾客的利益受到损害。“缺斤短两”就是消费者对净含量不足最常见的抱怨。许多企业为提高其诚信度和竞争力,千方百计将产品的净含量控制在正偏差，以赢得消费者的信任。如何使产品净含量控制达到理想状态，避免净含量超出标注值太多，     

模糊PID神经网络算法在污水处理中的应用

溶解氧控制是污水处理厂控制的关键,针对当前溶解氧控制效率低下的问题,提出了一种具有自学习和自适应功能的模糊PID神经网络算法。首先建立PID模糊控制规则表;然后采用神经网络对模糊控制规则表进行不断的训练,得到最佳的模糊控制规则表;最后利用Matlab仿真和工程模拟调试进行验证。结果表明,在大滞后非线性的曝气控制系统中,模糊PID神经网络算法能在最短的时间内使溶解氧达到所期望的值,且整个控制过程具有良好的动态性能和稳态性能。     

面向高速视觉检测的精确抓拍安全策略研究

为了解决高速流水线机器视觉检测相机精确抓拍问题,以香烟爆珠为例,提出了两层网络控制的精确抓拍安全策略。两层网络的底层网络实现对目标抓拍,通过线搜索获得感兴趣区域位置,并上送到高层网络进行控制;高层网络主要处理复杂算法为基于柔性专家控制的迭代学习控制和粒子滤波相结合的相机快门控制方法,不断更新香烟爆珠在图像中的位置偏移量,进一步控制相机快门延迟时间,实现精确抓拍高速运动的爆珠的图像。针对上述方法,建立了控制模型,并对模型进行仿真、分析。最后,通过实验平台测试,可以抵消平台运行中的干扰,保证了精确抓拍安全策略的可行性。     

带有单片计算机的织机驱动控制装置

近年来,国内出现的一些电子式织机驱动控制装置,造价较高,性能不太可靠,给推广带来了一定的困难。我们利用INTEL 8035型单片微型计算机构成的织机驱动控制装置,可以解决这些不足。一、装置的构成及工作原理织机驱动控制装置具有启动、上心、后心、前心、单梭、经纱断头停上心、纬纱断头停后心、轧梭自停、定位开关车、慢速后退、反转一转、复位、互锁等功能。本装置由传感器、信号转换电路、单片机     

非常规项目内部收益率存在性的识别方法

目前对投资项目内部收益率的存在性问题存在不少争议 ,其中不免有一些欠妥的观点。基于此 ,在分析项目净现金流分组和合并的基础上 ,通过数学证明和经济分析 ,得出了非常规项目内部收益率存在的充分必要条件 ,即它的存在与否取决于其各组合子项目的内部收益率是升序还是严格降序 ,从而加深了对内部收益率的认识 ,使项目评价建立在科学的基础上     

网络计划优化程序NOF-1系统

<正> 网络图问世以来,由于在工程管理方面效益显著,而被世界各国广泛应用。在应用过程中由于网络参数计算和绘制网络图繁琐费时,故网络图随工程的进展而进行动态调整比较困难,特别是在工序较多