基于PLC的氢氮自动配比控制系统

介绍了氢氮自动配比工艺特点,分析了控制系统的系统结构和数字PID算法,详细论述了氢氮自动配比控制原理及软件实现方案.     

W18Cr4V钢控制氮势气体软氮化及其应用

研究W18Cr4V钢在氨加甲醇裂化气气氛中进行的控制氮势软氮化问题。导出了气氛的氮势与氢分压的关系式,测定了该钢种在550℃氮化时的氮势门槛值,并得出了相应的曲线。试验结果表明,这种气氛的氮势可通过氢导仪有效地控制在0.2～0.4。提高氮势可促使白层形成,提高渗层硬度和耐磨性,但使其脆性增高。生产实践证明,低氮势控制氮化可显著提高高速钢刀具的使用寿命。     

模型算法控制与常规PI调节规律的关系

介绍了模型算法控制的基本原理 ,通过在单变量情况下对模型算法控制和常规PI调节规律进行了比较 ,揭示了模型算法控制的优越性。     

基于最小控制综合算法的结构振动控制研究

介绍了最小控制综合(MCS)算法的基本原理,在分析算法框图的基础上,考虑工程振动的特点,将其进行改进,应用于结构振动控制。提出了基于MCS算法结构振动控制的参考模型选择方法。算例仿真分析表明,MCS算法用于主动和半主动控制能取得较好的效果。     

自组织神经网络在发酵过程建模 与控制中的应用

将改进的自组织神经网络的辨识算法,与预测控制理论相结合,应用于发酵过程的建模与控制中.改进的建模方法大大提高了算法的收敛速度,基于该算法的预测控制方案在发酵过程的非线性控制中,获得了良好的响应特性.     

A/O脱氮工艺中内循环控制策略的建立与研究

为了在A/O(anoxic/oxic)脱氮工艺中对内循环进行有效的控制,将好氧区生成的硝酸氮回流到缺氧区,实现氮的有效去除,在分析了反硝化反应对进水COD利用效率及反硝化速率影响因素的基础上,得出内循环控制策略就是控制内循环回流量以维持缺氧区末端硝酸氮质量浓度处于最优设定值2.5 mg/L,研究表明该设定值具有很强的鲁棒性,不随进水负荷变化而变化,出水硝酸氮和总氮质量浓度可以实现最低值,同时可大大降低内循环能耗.在上述分析的基础上建立了内循环模糊控制器以期实现污水厂的智能控制.     

自组织神经网络在发酵过程建模与控制中的应用

将改进的自组织网络的辨识算法,与预测控制理论相结合,应用于发酵过程的建模与控制中,改进的建模方法大大提高了算法的收敛速度,基于该算法的预测控制方案要在发酵过程的非线性控制中,获得了良好的响应特性。     

一种智能阀门定位器控制算法

针对调节阀工作中控制速度不平滑、容易控制超调等问题,在智能阀门定位器控制算法设计中,采用脉冲调宽控制的方式,基于"五步开关"算法,提出了对定位速度量化控制的算法,实现了算法间的无扰切换。实验结果表明:该算法有效解决了上述问题,并具有一定的自适应及鲁棒特性。     

基于速度补偿算法的多机器人编队控制研究

为解决传统领航-跟随算法在多机器人系统编队控制中算法复杂及普通编队控制律较难完成多机器人圆形编队的问题,通过对传统的领航-跟随算法进行改进,将多机器人的编队问题转化为机器人之间的跟踪控制问题,提出了一种基于位置信息的速度补偿算法,并将其用于多机器人编队.首先建立了速度补偿算法机器人编队控制模型,利用跟随机器人与虚拟机器...     

气体软氮化的微机控制

系统分折了氨加甲醇裂化气软氮化微机控制系统的硬件和软件设计过程;分别就理想情况和实际控制过程导出最优扩散条件的数学模型,并针对实际应用对后者做了近似处理;分析讨论了W18Cr4V钢无白层微机控制软氮化的试验结果。结果表明,该微机控制系统稳定可靠,氮势控制精度为±0.04,模拟最优扩散条件氮势控制软氮化,既可获得要求的渗层组织性能,又可显著提高氮化速度。     

A/O脱氮工艺影响因素及其控制策略的研究

为有效提高A／O工艺脱氮效率,以淀粉废水为研究对象,系统考察了DO、硝化液回流量、污泥回流量、SRT、进水COD与TN质量质量浓度比和HRT等因素对脱氮效率的影响,并建立了相应的控制策略,如以出水氨氮质量浓度来控制好氧区DO值,以缺氧区硝酸氮质量浓度来控制内循环回流量,以进水COD与TN质量质量浓度比或出水总氮质量浓度来控制外碳源投量,最后根据上述分析建立了A／O工艺硝化与反硝化反应专家控制系统。     

变结构广义预测控制

在变结构控制的基础上，引入了广义预测控制，导出了变结构广义预测控制的算法。该算法比传统的变结构控制算法有更强的鲁棒性，仿真结果验证了算法的有效性。     

伺服回路控制的余度表决算法分析

本文以伺服回路控制的余度表决算法为研究目标,详细地论述了伺服回路控制的工作原理,以及双余度表决算法阈值设定不恰当会加剧控制摆动,通过优化表决阈值,成功的解决了异常摆动问题,并且为FADEC系统双余度伺服控制回路表决算法优化提供了经验借鉴和参考.     

一类递归神经网络的非线性学习控制

讨论了一种动态递归神经网络的学习算法,利用该学习算法,提出了一类非线性系统的学习控制方法。仿真结果表明,本文的学习算法和控制方法对非线性系统是有效的。     

Ad hoc网络PID主动队列管理

主动队列管理(AQM)的PI算法可以有效控制Ad hoc网络的瓶颈节点队列长度,但随着移动节点的增加.PI算法的调节时间明显增加,进而影响控制效果.而PID的微分环节可以加快系统稳定过程.从而收到更好的控制效果.针对Ad hoc网络的多跳、时滞特点,根据时延无线网络中的稳定性特点,分析、整定了PID控制器,分别给出了大时延下PI和PID算法的队列长度控制效果.通过Matlab和NS2仿真.相比PI算法,PID可减少调节时间,提高了队列控制效果,为进一步优化、设计基于控制理论的主动队列管理算法提供了基础.     

中定量纸机多变量递阶DMC研究

针对中定量纸机多变量预测控制算法中存在的离线计算复杂、实时性较差等问题,设计了基于关联估计的递阶多变量动态矩阵预测控制(DMC)算法.新递阶控制算法考虑了多变量系统各个变量之间的相互影响,设计了关联估计的协调算法,应用递阶协调控制方法完成了简化了多变量DMC算法.实际控制结果表明,该算法具有简单易实现,实时性好的特点,能够达到较好的控制效果.     

汽油中碱性氮的脱除

采用盐酸抽提法、液－固吸附法、络合法脱除汽油中的碱性氮,并对脱除效果进行了考察。结果表明,对盐酸抽提法,最佳盐酸浓度应控制在０．０５～１．０ｍｏｌ·Ｌ－１,最佳抽提时间为２０ｍｉｎ;对液－固吸附法,液固比控制在１～５,碱性氮脱除效果最好;对络合法,络合剂浓度控制在１５％～２０％为最佳。在以上条件下碱性氮脱除率均可达９０％以上。     

关于建立通用模糊控制表的研究

讨论了模糊控制算法中经典控制表的不足，给出了控制表的生成原理和生成公式，最后推出模糊控制算法的通用控制表     

一种机器人逆运动学求解的神经网络方法

研究了机械手控制的逆运动学问题,提出了一种克服Hopfield网络的局部极值问题的网络参数扰动算法,通过数字模拟分析了该算法的性能,并将该算法成功地应用于机械手控制的逆运动学问题。计算机仿真表明,这种神经网络控制方法不仅具有较快的速度,而且大大提高了对机械手的控制精度。     

认知无线电快速控制信道选择算法

提出了快速控制信道选择算法用来提高控制信道的可靠性和有效性. 算法利用了信号收发和处理所产生的时延,实现了次用户间快速交换控制信息的目的;优化了频谱空洞选择过程,降低了控制信道占用的频谱空洞比例;通过临时借用业务信道所用频谱空洞抵抗主用户占用频谱空洞造成的控制信道中断. 理论推导和仿真验证结果证明了该算法在性能上的提升. 