基于改进粒子群算法的PID-CMAC控制器设计

小脑关节模型网络具有计算简单、学习速度快等特点,设计PID和CMAC的复合控制器既能够发挥PID控制器鲁棒性强的特点,又能够利用CMAC学习获取的知识根据输入的变化快速地做出响应,并能够提高控制系统的抗干扰能力.本文采用改进的粒子群算法对PID的控制参数进行优化,并在此基础上设计了一种新型的PID-CMAC复合控制器,通过仿真试验表明,该控制策略能够提高整个系统的控制品质.     

智能计算在智能氧量仪控温中的应用

现场总线智能氧量仪是火力发电厂测量尾部烟道氧气含量的一种新型变送器,其性能与氧化锆传感器的工作温度密切相关,控制传感器的工作温度极其重要.针对氧量仪的电加热炉,通过实验获得输入输出特性数据,利用机理和计算智能的混合建模方法建立控制系统模型,在此基础上应用神经网络控制算法自适应整定控制参数.智能控温方法直接应用于现场总线智能氧量仪,通过与常规PI控制结果的比较,验证了智能控制方法的实用性和有效性.     

基于规则选取和补偿运算的模糊系统建立方法

为了解决模糊系统建立过程中规则数目的选择问题,提出了一种模糊系统建立方法。该方法利用K均值法计算聚类中心,不需要预先给出聚类的数目,聚类的数目根据聚类准则函数的收敛性决定,同时在算法结构中引入补偿因子以增强算法的稳定性,再结合梯度下降法辨识后件参数,从而得到模糊系统。与传统的模糊系统建立方法进行比较,该方法提高了辨识精度且能自动生成模糊规则,避免了规则数目选取的盲目性。最后将该方法用于辨识单元机组的协调控制系统,仿真结果表明了该算法的有效性和快速性。     

煤耗率的在线计算及误差分析

基于秦皇岛热电厂燃煤管理信息系统，详细分析煤耗率的在线计算方法，总结影响煤耗率的主要因素和导致误差的各种原因，并讨论这种方法在具体实现时计算周期的选择、数据预处理和接口及数据库的清理维护等相关问题，给出具体的实现方法。实际应用表明该方法合理可行，具有一定的推广价值。     

基于自组织模糊神经网络的电厂湿法烟气脱硫系统仿真建模

火电厂石灰石/石膏湿法烟气脱硫工艺中吸收塔浆液PH值的测量和控制是影响脱硫率和终产物石膏品质的关键因素.经理论分析后将自组织模糊神经网络(SOFNN)算法应用于湿法烟气脱硫系统中,对浆液PH值变化过程进行在线辨识,从而获得PH过程模型.算法能够自动划分输入输出空间,决定神经模型的结构并得到模型的参数.仿真结果表明,该算法能够快速跟踪浆液PH值的变化,具有简单,实用,辨识结果精确等优点.     

采用微分进化算法和径向基函数神经网络的热工过程模型辨识

在热工过程模型辨识中,被控对象动态特性往往表现出非线性、慢时变、大迟延和不确定性等特点,这使得难以对其建立比较精确的模型。为了达到精确建模的目的,提出一种基于微分进化算法和径向基函数神经网络的辨识方法。该方法采用基于能量分布正交最小二乘学习算法的径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络,通过改进的微分进化算法,对神经网络辨识系统进行参数优化,使RBF神经网络能够更快、更精确地逼近实际系统的输出,达到精确建模的目的。仿真结果表明,在采用改进的RBF网络对热工复杂对象进行辨识时,通过微分进化算法进一步确定其最佳参数,可以取得更好的辨识效果。     

现场总线氧量仪表的智能化设计与实现

现场总线技术与智能传感器技术的发展与结合,为现场总线智能仪表的应用带来了广阔的发展空间。智能仪表采用超大规模集成电路,利用嵌入软件协调内部操作,在完成输入信号的非线性补偿、自动校准、故障诊断等基础上,还可完成对工业过程的控制,使控制系统的功能进一步分散。针对现场总线智能氧量仪表开发过程中的智能化要求,阐述了现场总线智能氧量仪表的自检、自校准、数据采集精度、PID温度控制、总线通信等方面的设计与实现方法。     

一种改进自适应阈值的ORB算法研究

ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法提取特征点时使用固定阈值,在不同场景或光照突变环境中会出现特征点匹配数目较少、匹配正确率较低、适应性较差的问题,针对这一情况提出了一种全局自适应阈值与局部自适应阈值结合的方式改进算法。首先根据图像的灰度分布判断亮度变化情况,针对整体亮度变化与局部亮度变化两种情况分别采用全局或半全局自适应阈值方案,并与局部自适应阈值相结合,通过建立评价函数得到阈值计算公式中自适应参数值,完成FAST(Features from Accelerated Segment Test)特征点提取,计算描述子,借助KNN(K-nearest Neighbor)算法完成特征点对筛选。实验结果表明,改进后的ORB算法在整体光照变化时特征匹配点对数量平均提升129.9%,正确率平均提升15.94%,局部光照变化时特征匹配点对数量平均提升149.4%,正确率平均提升3.53%。     

一种火电机组实时性能计算引擎的设计

Lua是一种高效、灵活和轻量型的嵌入式可扩展动态脚本语言,具有很强的算法描述能力.文章针对目前火电机组实时性能分析与计算的现状,基于Lua动态脚本语言,设计了一种火电机组运行参数、经济性指标、运行方式和故障诊断的实时性能分析与计算的通用计算引擎.