一种检测单晶炉热场温度的新方法

为去除单晶炉热场温度测量信号中的低频干扰、提高温度信号的估计精度,本文提出了一种基于跨维模拟退火(trans dimensional simulated annealing,TDSA)的单晶炉热场温度检测方法.该方法首先将AIC(Akaike information criterion)信号个数判断准则纳入采样机制中以便对干扰个数采样估计,进而利用所设计的基于信号频谱和轮盘赌思想的Metropolis Hastings机制对相应个数的干扰频率进行采样,最后设计了混合均匀和高斯采样机制对单晶炉热场温度进行采样估计.仿真和单晶炉工程实验结果表明,该方法在干扰个数未知的情况下,能够有效地抑制低频干扰、准确检测单晶炉热场的温度.     

一种无须预指定分割区域数的自适应多阈值图像分割方法

为解决多阈值图像分割中分割区域数较难确定的问题,提出一种基于可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡罗(RJMCMC)的自适应多阈值图像分割方法.基于图像直方图的多阈值分割的本质是寻找直方图各峰间的谷底,但其个数较难确定且各局部峰并非都是高斯分布.因此文中用更具普适性的混合α稳定分布拟合直方图,建立包含局部峰个数及各分布元参数的分层贝叶斯概率模型.采用RJMCMC后验概率推理自适应确定混合α稳定分布的分布元个数及各自参数,从而获得分割区域数和多阈值参数.针对单晶炉拉晶图像、人脑核磁共振图像及国际标准测试图进行测试,结果表明该方法准确地建立图像分割模型,得到满意的多阈值分割结果.     

亲水涂层铝箔生产线实时数据库管理系统

本文以亲水涂层铝箔生产线管理系统中的数据采集与监控为背景 ,介绍了基于VC ++6 .0设计实现工业实时数据库综合管理系统的方法。首先介绍了利用VC6 .0中的MSComm通讯控件实现PC与多种外设的串行通讯控制的方法 ,并给出了部分系统软件流程。在此基础之上 ,通过分析分布式数据库与实时数据库的特点 ,提出了一种把二者结合起来的数据库技术 ,并采用SQLServer作为软件平台 ,设计了基于SQLServer的分布式工业过程实时数据库系统。     

板形检测与板形控制方法(续)

4　板形控制研究板形的最终目标是实现板形自动控制 ,即通过板形控制系统使得轧后板形与目标板形相符合。板形控制系统是一个有惯性、有滞后、多扰动、多变量、强耦合的复杂工业控制系统 ,因此 ,随着生产的发展和技术的进步 ,传统的控制已不能满足其要求 ,于是设计者必须在寻求更精确的系统模型的同时 ,更应该将先进的控制思想引入板形控制系统的研究中[1,19] 。另外 ,由于板形控制与板厚控制的相互干扰 ,近年来还出现了板形、板厚的协调控制[17] 。4.1　板形函数 [1,2 0 ]板形检测装置的输出信号是板宽方向上各点的延伸率 ,为将该信息用于…     

一种基于遗传算法的板形模式识别方法

针对冷轧带钢生产中板形控制的要求 ,提出采用遗传算法进行板形模式识别的方法 ,该方法的特点是可以根据不同轧机的板形控制模式决定板形模式方程 ,板形识别精度高。仿真结果证明了该方法的有效性     

未知观测噪声时机器人同步定位与地图构建

对未知观测噪声的机器人同步定位与地图构建问题,提出基于神经网络PID自适应学习观测噪声的机器人同步定位与地图构建算法.已知系统噪声为高斯分布,噪声的方差未知,但其真值是在某个有限集合内.设计一个由神经网络PID控制器、观测噪声调整以及中值滤波构成的噪声在线辨识单元.通过自适应在线辨识观测噪声,并进行新息协方差平均值滤波,迭代修正观测噪声协方差,实现机器人同步定位精度的在线提高.实验表明,该算法可降低观测噪声先验信息不足的影响,减小定位误差.     

基于支持向量机的参数自整定PID非线性系统控制

对非线性系统提出了一种基于支持向量机的自整定PID控制新方法.用支持向量机辨识系统的非线性关系,并对之进行线性化,提取出瞬时线性模型,采用最小方差的准则获取PID控制器的最优参数.为改善控制器的性能,提出了一些改进措施,包括使用一阶滤波器、控制器参数更新标准及惩罚系数的调整等.通过对典型非线性系统的仿真,验证了该方法的有效性和可行性.     

适于深层次CNN的配电网过电压数据集建立方法

随着人工智能算法的快速发展,在配网过电压识别中层数较少的卷积神经网络已得到应用。深层次网络有较高的识别率,但需要大量数据样本,目前已有数据集数据量不足,不能满足深层级网络训练所需。为此提出了一种满足深层次网络训练所需的配电网过电压数据集建立方法。首先利用电磁暂态仿真软件EMTPworks仿真10 kV配网5种典型的过电压并且编辑相应的JavaScript脚本,通过改变故障初相角、过渡电阻、线路长度等参数产生16 272个数据。然后将三相过电压一维信号进行连续小波变换,得到相应二维时频图,并根据原始信号的特征自动标记二维时频图,从而建立了完整的配电网过电压数据集。最后利用卷积神经网络（CNN）对5类过电压信号数据的有效性进行验证。结果表明,构造的数据集数据规模大,有效性高,能够满足深层次网络需要。     

低压台区的同期线损管理及降损策略

近年来随着国民社会经济的快速进步,我国电力企业的生存和发展面临着严峻的困难和挑战,因此提出低压台区的同期线损管理及降损策略.对低压台区的同期线损进行管理,计算同期线损率,进一步管理低压台区电量数据,对线损异常台区进行治理.提出低压台区的降损策略,合理调整运行电压,对配电变压器实行经济运行,对低压台区进行无功补偿优化.低压台区的同期线损管理及降损策略实验表明,低压台区的同期线损率得到了降低,在低压台区的同期线损管理策略应用中,低站区覆盖率和采集成功率均达到１００％,使低压台区的同期线损管理更为方便快 捷,数据记录更加准确.     

基于自适应噪声抵消的CZ单晶炉炉膛温度信号处理

为滤除CZ单晶炉炉膛温度信号在单晶生长过程中存在的低频干扰,提出一种基于噪声抵消技术的滤波方法.首先利用傅立叶级数构造出低频干扰的逼近信号,然后根据炉温信号的缓变特征建立能够获取低频干扰逼近信号的抵消器误差函数,最后利用一种改进的粒子群优化算法优化误差函数获得低频干扰的逼近信号,并用该逼近信号抵消低频干扰.实验结果表明,所提出的自适应噪声抵消滤波算法能够有效滤除CZ单晶炉炉膛温度信号中的低频干扰,并优于常用的滤波方法.