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烟气轮机特殊状态下的保护 总被引:3,自引:1,他引:2
从烟气轮机超速的极限开始 ,分别按照阀门的关闭时间为 1 .5s和 6s的两种典型状态 ,对烟机在联轴节断裂等特殊工况下的超速情况进行了分析。最后 ,对烟气轮机在特殊工况下的保护提出了建议。 相似文献
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45.
常晓俊 《机械工程与自动化》2002,(4):31-32
通过分析四方向逐点比较法的基本原理及基本特点说明其插补精度比较低的原因,提出提高插补精度的方法——八方向逐点比较插补法。 相似文献
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结合凤山实业总公司硫酸车间 SO2 转化系统的具体工艺流程 ,分析近几年转化系统出现温度不正常的原因 ,提出解决方法 相似文献
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48.
Xuejun Xie Siying Zhang 《International Journal of Adaptive Control and Signal Processing》2002,16(1):39-59
This paper considers the adaptive pole‐placement control problem for system (1) with unmodelled dynamics ηn dominated by a small constant ε multiplied by a quantity independent of ε but tending to infinity as the past input, output, and noise grow. Using bounded external excitation and randomly varying truncation techniques, we give a design method of adaptive pole‐placement controller. It is shown that the closed‐loop system is globally stable, the estimation error for the parameter contained in the modelled part is of order ε, and the closed‐loop system under the adaptive pole‐placement control law is suboptimal in the sense of $$\mathop{\lim\sup}\limits_{{n\to\infty }}{1\over n}\mathop{\sum}\limits_{i=0}^n{\left({A^{*}(z)y_{n}‐L(z)C(z)w_{n}‐B(z)R(z)y_{n}^{*}}\right)^{2}{\leq}O({\varepsilon}^{2})+\gamma^{2}\mathop{\sum}\limits_{j=1}^q{b_{j}^{2}}}$$\nopagenumbers\end while the SPR condition used usually in other papers is replaced by a stability condition. Copyright © 2001 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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Maria Zemankova 《Information Systems》1989,14(6):473-486
FILIP (fuzzy intelligent learning information processing) system is designed with the goal to model human information processing. The issues addressed are uncertain knowledge representation and approximate reasoning based on fuzzy set theory, and knowledge acquisition by “being told” or by “learning from examples”. Concepts that can be “learned” by the system can be imprecise (fuzzy), or the knowledge can be incomplete. In the latter case, FILIP uses the concept of similarity to extrapolate the knowledge to cases that were not covered by examples provided by the user. Concepts are stored in the Knowledge Base and employed in intelligent query processing, based on flexible inference that supports approximate matches between the data in the database and the query.
The architecture of FILIP is discussed, the learning algorithm is described, and examples of the system's performance in the knowledge acquisition and querying modes, together with its explanatory capabilities are shown. 相似文献