稀土萃取分离过程综合自动化系统

针对我国稀土工业生产过程自动化装备水平普遍较低而造成的生产成本高、产品质量一致性差、资源消耗大的问题,提出了实现稀土产品纯度、金属回收率和产品产量等综合生产指标优化的稀土萃取分离生产过程综合自动化系统,讨论了由生产过程管理系统和过程控制系统两层结构组成的综合自动化系统的体系结构、功能和以萃取分离过程两端出口产品组分指标为目标的优化控制策略。将所提出的系统应用于某公司HAB萃取提钇生产过程,实现了稀土萃取过程的优化控制、优化运行和优化管理,取得了显著的应用成效。     

一种具有容错能力的液位监控方法

通常出现传感器故障或误测量时,液位监控系统将失去监控能力.针对该问题,提出了一种具有容错能力的液位监控方法.该容错监控策略利用多传感器信息和简便的诊断技术对故障进行诊断,然后通过流量信息和神经网络来实现液位的容错监控.当出现传感器故障和误测量时,该容错监控方法可以保证液位监控系统依然能有效地进行液位监控.它具有简便易行、不改变原系统结构和不增加额外设备的优点,在稀土萃取生产线上使用效果良好.该容错监控方法也可应用到其他行业中的类似场合.     

基于CAN总线的数字语音对讲系统

为了改善传统语音对讲系统的抗干扰能力弱、布线复杂及实时性差等问题,设计了一种基于CAN总线的数字语音对讲系统。本系统由PIC18F66K80单片机内置的CAN控制器与CAN总线驱动器MCP2551构成CAN总线通信并采用总线型拓扑结构;使用编解码芯片MC145480实现对语音的编解码。实际测试表明:该数字语音对讲系统具有布线简便、成本低廉、抗干扰能力强、实时性和可靠性能够满足现场使用要求等特点。 更多还原     

粗糙集与模糊推理相集成的过程建模方法及其应用

针对复杂化工过程机理建模困难的问题,采用适应性较广的模糊方法经验建模,鉴于模糊法对于高维、强相关的样本数据很难导出规则,本文提出先用粗糙集方法消除冗余性,约简系统,获取最小规则集,在此基础上构建结构合理、参数可适当初始化的模糊-神经网络,并采用LM算法训练,收敛速率快,模型预测性能良好.将此法用于PTA装置溶剂脱水塔精馏过程的经验建模,效果令人满意,性能优于现代统计方法和前馈神经网络.     

粗糙集与模糊系统集成的化学模式分类方法及其应用

模糊方法是一种有效的化学模式分类方法,但模糊规则的获取和相关参数的确定较为困难。对此,本文采用粗糙集方法,无需任何先验知识,约简系统,获取最简规则集,在此基础上构建结构合理．适用于分类的模糊-神经网络系统,并根据规则的统计性质和离散化结果初始化网络参数,采用LM方法训练网络；在橄榄油模式分类建模的应用中,该方法训练收敛速度快,所建模型预测性能良好,要优于现代统计方法和前馈神经网络。     

一种液位流量互容错控制方法

提出了一种液位流量互容错控制方法,并利用该方法解决了发生传感器故障时稀土萃取生产线的停产维修问题,减少了生产损耗.该方法利用多传感器信息和简便的诊断技术进行故障诊断,通过容错控制策略,用正常系统替代故障传感器来帮助故障系统继续工作.该容错控制方法还利用神经网络来减少容错系统性能损失,保证容错系统具有一定控制精度.这种容错控制策略具有不改变原控制系统结构、不增加设备和简便易行的特点.该容错控制方法也可用于其它行业中的类似场合.     

稀土萃取过程智能控制系统

针对稀土萃取过程具有多变量、非线性、强耦合、大滞后、萃取组分含量难以连续测量等综合复杂性,提出了由智能优化设定和过程回路控制两层结构组成的稀土萃取过程智能控制系统。讨论了该系统的结构、功能以及所采用的控制策略。结合氧化钇萃取生产线的特点,研制了智能控制系统,并成功应用于某公司的氧化钇萃取生产线,取得了显著成效。     

一种基于改进Pal.King算子的AVI视频边缘检测研究

本文全面分析了Pal.King模糊边缘检测算法存在的缺陷,提出了一种新的改进型Pal.King模糊边缘检测算法,并将其应用到AVI视频边缘检测。该算法针对Pal.King算法中对隶属度阈值的设置存在的不足,通过重新定义模糊隶属度函数,反复实验,确定了各参数的最佳值。仿真结果比较显示,改进后的算子复杂度得到降低,效率得以显著提高,边缘检测效果更佳。     

一种智能液位监控系统的设计

在夏季,所谓的"假液位"现象在存储易挥发性液体储罐中时有发生,并导致监控系统失误。为此,文章设计了一种智能液位监控系统。该监控系统利用多传感器信息融合策略和简便的诊断方法诊断系统故障,然后利用流量信息和神经网络替代液位传感器获得液位信息,克服了"假液位"导致的系统失误。该智能液位监控系统采用的监控策略具有算法简单、不需要增加额外设备和易于工程实现的优点。     

一种基于FPGA的硬件神经网络设计方法

在FPGA硬件神经网络设计中激活函数的实现和数据表示方式是两个难点。本文提出了用非线性函数和21位定点法相结合来实现激活函数的逼近算法,采用源码定点表示法实现数据的硬件表示,明显减少了FPGA的资源占用,降低了激活函数逼近算法的复杂性和实现难度,最后,给出实际FPGA硬件神经网络设计实例并进行了仿真验证。