基于TD-LTE和LabVIEW的油井远程监控系统设计

针对目前油井远程监控系统的弊端,设计了一种基于TD-LTE(分时长期演进)高速数据传输技术和LabVIEW测量软件的油井远程监控系统.通过本系统能够快速有效地监控油井生产状况,还能够对历史数据进行查询和分析.经过模拟调试验证了系统对油井的悬绳拉力、油管压力、原油温度、抽油机电机电压电流等关键参数的实时监控,且能够对突发状况进行有效处置.     

基于TD-LTE的燃气锅炉远程监控系统研究与设计

针对现阶段锅炉远程监控系统数据传输速率慢、实时性差的弊端,在深入调研的基础上,研究、设计了一种基于以TD-LTE为通信方式和以LabVIEW为测量软件的锅炉远程监控系统.TD-LTE是最新一代移动通信技术,通信速率更快,从而使锅炉远程监控系统的实时性更好.通过本系统能够快速有效的监控锅炉房的工作状态,对故障进行识别和判断,还能够对历史数据进行查询和分析.经过模拟调试验证了系统对锅炉的压力、锅炉水位、水温、燃气状态等关键参数的实时监控,能够有效应对突发事件.     

双耦合直驱力矩电机自适应RBF网络反演控制策略研究

电机作为机械手臂的核心元器件,已成为现代工业应用研究必不可少的技术,而双电机协同运动一直是该研究领域的一大热点.因此为解决多电机协同运动、精确位置跟踪和抗干扰等问题,以当下热门的直驱力矩电机组成双耦合电机系统作为研究对象;首先,进行了精确模型下的反演控制器设计和稳定性分析,证明所设计控制律稳定;其次,在未知模型下进行RBF网络反演控制器的设计,通过Lyapunov稳定性证明得到所设计系统稳定可靠;最后,以未知模型下的自适应RBF网络反演控制器为例,进行MTALAB/Simulink仿真分析可知:所设计控制器实现能够较好的位置跟踪、响应速度快,具有很好的应用研究价值.     

直膨式太阳能热泵热水器热力性能分析及优化设计

针对"直膨式太阳能热泵热水器"750W实验样机(系统A)进行了过渡季节运行工况下的实验研究,根据实验数据计算出系统供热性能系数、太阳集热效率和各主要部件的有效能损失系数以及系统的有效能效率等热力学指标,对各部件可加以完善的潜力做了量化分析,为整套系统的进一步优化设计提供参考。根据分析结果,研制了小型化400W实验样机(系统B)并加以实验验证。通过对比分析发现,两套系统各主要部件的有效能损失以压缩机(其有效能损失系数,系统A为40%,系统B为34%)和太阳集热/蒸发器(其有效能损失系数,系统A为21%,系统B为37%)为最大,然后依次是冷凝器(其有效能损失系数,系统A为11%,系统B为8%)和热力膨胀阀(其有效能损失系数,系统A和系统B均为5%)。因此,压缩机的合理选配、集热器的优化设计是提高太阳能热泵热水器性能的关键。     

基于PM RSM模型解耦的电流控制器性能研究

永磁同步磁阻电机(PM RSM)是一个多变量、非线性、强耦合的控制对象,即使在同步坐标系下对电机的磁场电流和转矩电流进行解耦,也无法实现d轴电压直接控制d轴电流,q轴电压直接控制q轴电流.通过在电机中添加控制模块,把速度电压和互感项去掉,将交直轴分量的控制转化成两个独立通道的控制系统,实现电机本体解耦,并在此基础上,设计一种电流控制器,应用于PMRSM的电流控制中.仿真结果表明,该电流控制器具有较好的鲁棒性和动态响应性能.     

基于主成分分析与ILM-DGRBF网络的SOH估算

针对锂离子电池健康状态(SOH)估算精度低的问题,提出一种基于主成分分析(PCA)与改进LM算法 双高斯核RBF(ILM DGRBF)神经网络的方法,实现了SOH的准确估算。首先,提取与锂离子电池容量衰退高度相关的健康因子(HI),采用PCA方法进行降维处理,减少HI之间冗余度。其次,创建双高斯核RBF神经网络,利用改进LM算法实现网络参数在线学习,建立ILM DGRBF神经网络。再次,利用数据增强的电池测试数据训练ILM DGRBF实现SOH估算。验证表明,经PCA降维得到的主成分1能够有效地反应锂离子电池的老化趋势,可用于SOH的估算;与其他模型相比,所建ILM DGRBF模型具有更高的估算精度和更好的鲁棒性,估算结果的误差控制在15%以内。最后,基于该方法构建一种新的SOH智能估算系统,为电池安全管理提供参考依据。     

基于AG-BP算法的锂电池模型参数在线估计

对现有锂电池DP(dual-polarized)模型及其参数辨识方法进行研究,提出基于AG-BP算法的双极化锂电池模型参数在线辨识方法。结合混合动力脉冲测试和MATLAB CF曲线拟合工具箱得到神经网络的训练及测试数据库。结合正弦脉冲电流注入法,将注入电池的电流幅值、频率、电池电压响应幅值、温度、SOC(state of charge)作为BP神经网络的输入参数,实现了基于BP (back propagation)神经网络的锂电池DP(double polarization)模型的参数估计。将BP神经网络的权值矩阵、阈值向量作为基因编码,运用遗传算法实现了对神经网络的初始权值和阈值进行优化,提高了参数估计精度,并通过仿真实验对系统的参数估计精度进行了验证。     

矿用通信电缆基本电气参数数值模型

矿用通信电缆是矿井监控系统传输监控信号的主要介质。由于缺乏测试数据,无法建立矿用通信电缆基本电气参数的数值模型,给矿井监控系统传输性能的分析研究带来很大的困难。本文借鉴BT#0数值模型,参考六种不同线规普通双绞线的数值模型参数,运用数据拟合的方法,推导出三种具有代表性的矿用通信电缆的数值模型参数,从而建立了基本电气参数的数值模型,并根据模型分析了电缆的电气特性。     

小波神经网络用于非线性函数逼近的研究

神经网络具有良好的学习特性,而小波变换具有良好的时频局部化特性,将二者结合在一起构成小波神经网络,网络隐层采用morlet小波函数,输出层采用线性函数,可使该网络兼具神经网络和小波变换的优点.作者分别用小波网络和BP网络逼近一非线性函数,其结果表明,在相同的误差条件下,小波网络的收敛速度要远远快于一般的BP网络.     

小波神经网络用于非线性函数逼近的研究

神经网络具有良好的学习特性,而小波变换具有良好的时频局部化特性,将二者结合在一起构成小波神经网络,网络隐层采用morlet小波函数,输出层采用线性函数,可使该网络兼具神经网络和小波变换的优点.作者分别用小波网络和BP网络逼近一非线性函数,其结果表明,在相同的误差条件下,小波网络的收敛速度要远远快于一般的BP网络.