2自由度PID控制器在铝电解过程中的应用

目的 通过设计前馈2自由度PID控制器，解决目前铝电解定时间歇控制方式的控制精度低、实时性差等问题．方法 设计了一种超调小、动态响应快、抗干扰能力强的前馈2自由度自校正PID控制器，该控制器采用前馈控制系统结构，确定干扰抑制性能最佳参数和跟踪特性最佳的前馈参数，并进行了参数优化．结果 前馈2自由度PID控制器改善了系统的干扰抑制特性和跟踪特性。使系统的动态响应速度和稳态精度明显提高．结论 该控制器在铝厂应用，改善了控制性能，使电解槽达到最佳的工作状态。提高了电流效率和铝的产量及质量，经济效益显著，具有较大的工业推广价值．     

STD总线工业控制机在过程控制中的应用

目的采用抗干扰能力强的STD总线工业控制机作为控制主机,解决铝电解过程中的干扰问题,提高控制性能.方法控制系统硬件采用模块化、组合化方法,具有扩展方便,便于维护等特点;软件设计遵循结构化和模块化设计原则,采用了先进的控制思想,对电解槽不同的工作状态,采用不同的控制策略,使电解槽工作在最佳的工作状态.结果STD总线工业控制机系统可靠性高,便于维护,抗干扰能力强,动态性能好,稳态精度高,运行效果良好.结论STD总线工业控制机对复杂的生产过程,特别是扰动大的生产过程,具有很强的适用性,可大大提高控制效果.     

故障诊断中遗忘因子的选取方法

采用辨识及参数估计理论对故障检测预报 ,该方法行之有效 .在对故障检测过程中 ,辨识中遗忘因子选择非常重要 ,是故障预报准确与否的关键 ,本文针对铝电解过程 ,通过仿真 ,确定其选择方法     

基于模糊-粗糙集理论的神经网络模式识别方法

目的 通过对数据进行约简提高模式识别中数据的有效性,以提高胶合板缺陷检测的准确率和在线的实时性.方法 利用粗糙集理论在数据约简上的优势,提取出对模式识别决策结果影响最大的属性,约简掉对决策结果影响较小的属性.利用模糊逻辑在不确定性问题的能力,提高边缘属性在模式识别中的权重值.利用神经网络在模式识别中的有效性,将粗糙集算法、模糊逻辑、神经网络的人工智能算法有效相结合,提出一种基于模糊粗糙集神经网络的模式识别分类方法.结果 结合胶合板缺陷检测,针对胶合板的13类缺陷的17个属性,提取出最有效的数据,约简了对决策影响最小的4个属性.结论 基于模糊-粗糙集理论的神经网络模式识别算法提高了数据的有效性,增强了缺陷检测的准确度,提升了在线检测的实时性,取得了良好的研究结果.     

基于神经网络预测的铝电解模糊控制系统应用

目的采用神经网络作为非线性估计器,设计自组织模糊控制器,解决常规控制方法难以解决铝电解过程中存在的时变和大时滞问题,提高控制性能.方法在分析铝电解生产过程的基础上,通过建立神经网络预测模型以及基于规则双阶段获取的自组织模糊控制器,将神经网络与预测控制算法相结合,提出了一种基于神经网络预测的铝电解模糊控制系统.结果给出了以STD工业总线控制机为核心的模糊控制系统,实现了铝电解过程的最优控制.使得神经网络预测模型的输出能够很好地跟踪铝电解生产过程,预测效果更佳.结论该系统能使电解过程很快达到稳态,产生的超调量较小,具有良好地响应特性和鲁棒性,提高了铝电解过程的动态和稳态性能.     

铝电解过程故障诊断综述

铝电解是一个非线性、多耦合、时变和大时滞的工业过程体系,故障发生频率较高。本文介绍了当今铝电解故障诊断所采用的方法和国内外研究现状,以及发展趋势,为铝电解故障诊断的研究提供了理论研究基础。     

粗糙集-神经网络在铝电解故障诊断中的应用

目的通过对铝电解生产过程中的故障进行有效地诊断来提高铝的生产效率和节约能源．方法把粗糙集和神经网络结合起来应用在铝电解的故障诊断中．先用自组织特征映射网络（SOM）对初始数据进行离散化后得到决策表,然后用粗糙集理论对决策表进行约简得到最简决策表,根据最简决策表设计BP神经网络对铝电解中的故障进行诊断．结果用粗糙集对神经网络的输入数据进行预处理可以简化神经网络的结构,减少计算量和训练时间,从而提高整个诊断系统的诊断效率、故障诊断准确率在90％以上．结论该方法能够对铝电解中的故障做出正确的诊断．     

建筑电气与智能化专业实践教学的探索

根据建筑电气与智能化专业人才培养目标和专业特点,分析了专业实践教学现状,构建了建筑电气与智能化专业实践教学体系框架,体现了理论教学与实践教学的融合、实践教学各环节的协调统一,充分体现专业特色,并研究了实践教学的实施方法.     

基于DSP的模糊神经网络控制算法在电阻炉上的应用

目的 使电阻炉控制技术适应非线性、大滞后、大惯性、时变对象的控制要求,提高炉温的热效率和控制效果,达到节能的目的.方法 通过对电阻炉工作特性分析,根据电阻炉的特点及控制指标要求,采用了模糊控制与神经网络技术相结合方法,应用了DSP芯片,构建了基于DSP技术硬件和软件技术平台.结果 采用模糊控制神经网络控制方法,提高了系统的稳态性能和动态性能,减小超调量,缩短了动态调节时间,提高了控制系统的实时性,有效地实现了对电阻炉的温度控制.结论 基于DSP的模糊神经网络控制算法优于常规的控制方法,使炉温的控制精度大大提高,抗干扰能力增强,取得了良好的控制效果.     

结合机理和RBF的污水处理过程水质软测量模型

针对活性污泥污水处理过程强非线性、不确定性和时变性等综合复杂特性,本文研究了污水水质COD的检测技术现状,并总结了现有水质软测量模型的存在问题,最后建立适应大范围变化工况条件、并具有较高精度的多模型结构的水质软测量模型。其中,工况识别机制采用案例推理技术实现,每个局部模型采用机理模型结合RBF神经网络技术实现。