基于神经网络的直接转矩无传感器控制

在直接转矩控制和神经网络理论基础上,讨论了电机速度与各电气参数之间的关系,提出了一种适合永磁同步电动机速度观测的方案,该方案采用并联神经网络的方法构造速度观测器。经计算仿真和实验,该观测器可以实现无速度闭环控制的稳定运行,并且有较高的观测精度。     

输油泵节流损失改造方案的探讨

针对工业企业中离心输油泵普遍存在的阀门节流损失问题，进行了多种技术改造方案的探讨，选择出了最佳方案，实现投资回收期短、节电效益高的目的，为解决离心泵普遍存在的节流损失问题开辟了新道路。     

热管和扰流子翅片管空气预热器在常压炉上的应用

本文针对常压加热炉排烟温度高,烟气余热量大等特点,采用热管和扰流子翅片管空气预热器串联使用的方法加热进炉空气,使排烟温度由350℃降到165℃,加热炉效率由80%提高到87.75%,节约燃料油853t/a。该方案为360℃以上烟气余热回收找到了一条途径。     

液压缺体的扩镗再利用

提出扩镗修复失效报废矿用液压支架缸体，对扩镗修复工艺与其他修复办法进行了分析对比，同时对扩镗后缸体的强度、刚度进行了可行性计算。     

鲁奇循环流化床燃烧与气化

本文讨论了鲁奇循环流化床(CFB)技术在美国和西德公用工程公司里应用的情况,提供了碳转化率、污染物排放数据,以及该项技术的应用、潜力与将来的发展前景。同时,也介绍了由电力研究所(EPRI)和波奈威尔电力机构(BPA)投资的关于美国褐煤及木质燃料的第一套全面的气化试验结果。     

“控制系统计算机仿真”教学改革与实践

"控制系统计算机仿真"是自动化及其相近专业课程体系中的一门重要专业课.为了进一步提高教学质量,培养高素质复合型创新人才,本文从课程教学内容体系改革、教学方式改革、课程考核方式与评价改革和实践环节教学改革等方面提出了"控制系统计算机仿真"课程建设的改革与实践.教学实践表明该课程改革取得了良好的教学效果.     

基于GA-RBF神经网络逆的两电机同步控制

以多变量、非线性、强耦合的两电机同步控制系统为研究对象,提出了基于遗传算法的径向基函数(GA-RBF)神经网络逆的两电机同步控制方法。根据给定的性能指标,采用遗传算法对RBF神经中心进行优化,在此基础上串联RBF神经网络逆与两电机系统,构建复合伪线性系统。这一复杂控制对象即可解耦成转速与张力两个线性子系统,进而通过设计线性闭环调节器实现了解耦控制。实验结果表明,采用GA-RBF神经网络逆的两电机系统,对速度和张力实现了较好的解耦控制,且具有较强的抗干扰能力。     

神经网络法与直接计算法在APF谐波电流检测中的应用比较

神经网络法和直接计算法是检测原理相同的2种有源电力滤波器谐波电流检测方法.首先,对这2种方法的复杂性、计算量、检测精度和实时性进行了比较,结果表明直接计算法在这些方面都明显地优于神经网络法.然后,对负载电流突然增加、线性增加、按指数规律减小和含有尖峰干扰时的4种情况进行了仿真比较,比较表明:当神经网络法的误差非常小时,2种方法计算出的基波有功电流幅值的仿真波形完全相同(即2种方法的静态与动态特性完全相同),这是因为它们的检测原理完全相同,神经网络法的自学习和自适应功能无从体现.对于神经网络法,负载电流的幅值和负载电流在1个周期内的采样个数都不能取得很大,否则指数函数的计算结果将发生溢出,而直接计算法则不会出现这种情况;神经网络法需要设定初值,而直接计算法不需要设定初值.     

有源电力滤波器直流侧电压的复合控制

直流侧电容电压的控制是有源电力滤波器(APF)的关键技术之一。APF的补偿性能和功率损耗都与其直流侧电容电压有一定的关系。根据直流侧电容电压波动和补偿性能、功率损耗及电网电压之间的关系,采用下垂控制器调节直流侧电容电压参考值。考虑到电网电压波动和负载突变等情况,提出了一种鲁棒性好、稳态精度高的改进型滑模比例积分(PI)控制。仿真和实验结果表明:使用下垂控制器实时调节直流侧电容电压能够有效地提高补偿性能;使用改进的滑模PI控制能够提高滑模PI调节的稳态精度和对负载突变的响应速度。     

面向“金课”建设需求的“运动控制”教学研究

为提升教学质量,紧跟科学技术发展的前沿,响应“金课”建设的需求,本文从运动控制课程中现有控制技术出发,以五相内嵌式永磁同步电机控制为例,通过离散化电机模型,设计一种具有前沿性的电机控制策略,并通过仿真和实验验证该理论的可实施性。该教学研究不仅对运动控制课程中传统的矢量控制和直接转矩控制进行了有力补充,同时提升了课程的前沿性和挑战度,对于打造“金课”建设具有重要实践意义。