基于DTC的井下架线式电机车变频调速装置设计与应用

分析了井下架线式电机车运行现状及存在的维护量大、维护成本高、故障率高等问题.设计了一种基于DTC的电机车电机变频调速装置,现场应用情况表明其具有起动力矩大、维护量小、故障率低、节约成本的优点.指出了应用DTC变频调速技术改造传统的矿用架线式电机车直流传动系统的必要性及应用前景.     

基于IGS和SVM的烧结返矿量智能集成预测模型

针对烧结返矿量难以进行有效预测的问题,提出一种智能集成预测模型.首先利用改进灰色系统和支持向量机两个单一模型分别对返矿量进行预测;然后基于预测精度的数学期望和标准差,通过求取最优加权系数,建立烧结返矿量智能集成预测模型进行返矿量集成预测.运行结果表明,该集成模型的预测精度高于单一模型,能有效地对返矿量进行预测.     

基于误差预测的焦炉火道温度软测量模型

针对焦炉火道温度在线检测的问题,在分析焦炉火道温度特性的基础上,建立了一种基于误差预测的高精度焦炉火道温度软测量模型．首先分别建立了1元、2元和12元线性回归模型,对蓄顶温度和火道温度进行线性拟合;然后比较分析了三种回归子模型的特点．使用融合时间差分法的Elman神经网络,对线性回归模型中精度最高的12元模型的预测误差进行拟合和多步预测．采用专家经验将线性回归组合模型和融合时间差分法的Elman神经网络模型进行集成,最终获得了具有较高预测精度的焦炉火道温度软测量值．实际运行结果验证了该软测量模型的有效性．     

流道缩扩比对半波纹微通道流动和传热特性的影响

为探究流道缩扩比对半波纹微通道流动和传热特性的影响,设计了5种不同缩扩比的半波纹微通道模型,并对各通道内的层流流动(200＜Re＜1000,Re为雷诺数)和传热进行了数值模拟研究。结果表明,半波纹微通道的压降和努塞尔数随着流道缩扩比的减小而增大;与光滑微通道相比,半波纹微通道具有更优的传热性能但压降损失也更高;引入η作为综合性能指标,发现减小流道缩扩比是提高半波纹微通道综合换热能力的有效方式,且当Re＞490时,其综合换热能力均优于光滑微通道。     

满意与完美

美国俄亥俄州立大学的詹姆斯·麦克纳尔蒂教授领导研究了一项颇有意味的实验。他们追踪了数个家庭,每隔半年对他们的各种压力、对家人的满意程度等进行评估。结果发现,与知足常乐、随遇而安、条件中等的"满意型"家庭相比,对生活、工作与事业等各方面要求都比较高的"完美型"家庭,可能物质条件上会优越一些,但幸福感却明显低于前者许多。     

基于嵌入式系统的Internet接口开发

针对目前大部分基于单片机、DSP和PLC等底层设备直接上网存在的困难,本文提出一种基于嵌入式系统的Internet接口实现方法,实现了低端设备与因特网的互连,为智能家电、智能大厦和远程监控等领域提供了一个经济快捷的通用接口,大大缩短了系统原有的开发周期。     

一种基于曲线拟合的二音节汉语声调识别方法

本文提出了一种利用曲线拟合的方法，对连续二音节汉语语音进行了声调识别，并且加以实现。它采用倒频谱分析技术提取语音的基音周期，并利用倒频谱参数及短时功率进行音节分界。实验证明．基于曲线拟合的汉语声调识别方法，具有算法简单，可适用不同的说话人、高识别正确率等优点，是一种行之有效的方法。     

基于多层递阶回归分析的轧钢煤气用量预测

以某钢铁企业为背景,基于煤气用户的历史数据,通过多层递阶回归分析建立相应的消耗预报模型,从而对煤气用量进行预测。首先把统计样本中的各个高相关因子作为回归变量进行线性回归处理,然后以回归系数与预报因子的乘积作为对修正量来进行多层递阶预报。这种多层递阶与回归分析方法,既能较好地体现高相关因子在预报模型中的重要作用,又具有较强的适应性,可提高预报精度。实际工业应用证明了方法的有效性。     

一种寻线行走机器人设计与实现

在分析机器人比赛对机器人寻线行走功能的基础上,提出了一种寻线行走机器人的设计方法,采用高性能的DSP完成核心处理功能,为满足光电检测I／O端口数目和其它辅助数字电路的需要,在核心控制板上增加了CPLD器件;控制策略采用模糊控制规则,控制器的输出驱动步进电机,进而调整机器人的行走路线,最终实现机器人寻线行走。     

炼焦生产过程质量产量能耗的集成优化控制

针对炼焦生产过程强非线性、大时滞等特点,基于过程参数的主元分析和灰色关联分析,建立了焦炭质量、产量及焦炉能耗的神经网络预测模型和以焦炭质量为约束条件,产量、能耗为目标函数的优化控制模型。提出一种融合模糊C均值聚类粗优化和差分进化细优化的集成优化控制方法,进行过程参数的优化并给出操作优化指导。系统仿真结果表明,该方法能有效地抑制工况的波动,达到高产、优质、低耗的生产目标,为复杂工业过程的建模和优化控制提供了一种新思路。