基于抗扰动-模糊PID的污水处理控制方法研究

针对序批式活性污泥法(SBR,Sequencing Batch Reactor)污水处理过程具有的非线性、时变、强耦合等特性,并考虑污水处理过程控制存在入水水质流量等干扰量,进一步加大控制难度等问题,本文提出1种扰动观测器与模糊PID结合的污水处理控制方法。首先分析扰动观测器结构特点以及核心部分低通滤波器的选择,设计扰动观测器对控制过程常见干扰量进行预测,并根据预测扰动信号在控制系统输入端进行有效补偿,达到抵消干扰的效果:同时在此基础上结合模糊PID控制方法,自适应整定PID控制器参数,实现溶解氧DO的优化控制。最后建立仿真模型进行实验,并与常规PID控制和模糊PID控制效果进行对比,结果表明该组合控制方法能有效克服干扰,控制精度较高,具有较强的适应性和鲁棒性。     

脱硫除雾器堵塞故障分析

某电力公司采用目前世界上最有效成熟的强制氧化石灰石膏湿法脱硫,脱除电厂排放的烟气中90%以上的SO2,但由于该套设备为进口设备,很多运行参数的设定及运行操作方法不规范,导致在运行中出现较多问题。     

面向学生的高校智能管理系统的设计与实现

随着网络技术的快速发展,高校对学生信息化的建设和管理愈加重视。高校智能管理系统是高校信息化建设的重要展现。本文针对学生日常的生活轨迹和生活信息,进行相关的数据分析和挖掘,采用Python语言和MySQL数据库技术,在Flask框架上进行改进,实现了以学习管理、健康管理和生活管理三大功能模块的轻量级Web和安卓应用,将面向学生的高校智能管理系统打造成一个集成化的平台,以提升校园管理的工作效率和提供健康安全保障。     

艾宾浩斯记忆曲线的防遗助记应用程序

针对用户有复习记忆的需求,本文设计了一款基于艾宾浩斯记忆曲线的“防遗助记”APP,主要包含遗忘复习模块、个人中心推荐模块以及用户登陆注册模块。该APP运用了Android技术、Spring Cloud、服务注册与发现技术以及个性化推荐算法来实现系统的功能,且将艾宾浩斯遗忘曲线融入遗忘复习模块中,可以辅助用户进行强化记忆。     

大跨连续刚构桥施工控制关键问题分析

为满足设计及规范要求,保证大跨度连续刚构桥施工过程有效控制,该文以跨度260m的三跨连续刚构梁桥为例。针对大跨连续刚构桥挂篮悬臂施工过程中应力、线形的控制问题进行重点分析,采用大型有限元程序模拟分析,结合现场应力、高程的监测工作。理论分析结合现场监测,通过对大跨度连续刚构桥施工过程中关键参数的控制分析,结果表明通过桥梁施工过程中的有效监控,能确保施工阶段应力、变形均满足现行相关规范的要求,且理论分析结果和实际监测结果差值在预定目标范围内,为桥梁顺利建成通车提供了可靠的数据支撑。     

基于FPGA的高频时钟电路设计

本文介绍了运用FPGA和时钟芯片,产生高达1G的高频时钟的电路设计方法.经过调试电路达到了设计要求,证明该设计是合理的.     

基于熵权系数法的信息安全模糊风险评估

信息安全风险分析中存在大量模糊、不确定性影响因素,以往的信息安全风险综合分析方法如PRA分析法需要收集到精确全面的评估数据,通过故障树分析信息系统被攻击的原因,建立风险计算模型定量计算系统风险,此方法过于繁琐,不易对信息系统风险进行准确的量化.针对此问题,文中通过对信息系统风险影响因素的识别与分析,构建反映信息安全风险影响因素及它们相互关系的风险评估指标体系,并应用多级模糊综合评判法对风险评估指标进行多层量化评估,同时利用信息熵定量计算各风险影响因素的权重,克服了直接赋值的主观性.该方法能较好地量化评估信息系统风险,方便计算出信息系统总的风险值.     

改进单尺度Retinex的复杂光照人脸识别算法

在光照复杂条件下人脸识别性能明显下降。针对单尺度Retinex算法易产生"光晕"现象,提出一种改进单尺度Retinex算法的复杂光照人脸识别方法(ISSR)。首先利用拉普拉斯梯度算子增强光照人脸图像的边缘信息,然后在单尺度Retinex算法的基础引入符合人眼视觉特性的中心自适应调节拟合函数,以增强图像各个颜色分量,提高人脸图像对比度,最后采用Yale B和CMU-PIE人脸库进行仿真测试。结果表明,ISSR算法增强了人脸图像的对比度,改善了人脸图像的视觉效果,有助于提高人脸图像识别率和识别速度,能满足复杂光照条件下的人脸识别要求。     

不完整数据集的信息熵集成分类算法

集成方法是处理包含缺失属性数据集分类问题的一种简单有效的方法,但目前针对不完整数据的集成分类算法在衡量各子分类器的权重时只考虑对应的数据子集的维数和大小.考虑到不完整数据集的缺失属性对类别的贡献度,使用信息熵衡量缺失属性之间的差异,提出一种新的针对不完整数据的集成学习分类算法———信息熵集成分类算法(EECA).应用以BP神经网络为基础分类器的集成分类器在UCI数据集上进行实验.实验结果表明,EECA比简单使用缺失属性的多少计算子分类器权重的方法更有效,最终结果准确度更高.