通往未来世界的桥梁

IDF2012来了,IDF2012又走了。在这一来一去中,我们有许多“为什么”得到了解答,同时又有许多“为什么”出现了于是便有了以下8个问题。iWo虽不能告诉你一个世纪以后地球会是什么样子,但是iWo会让你知道,当今的世界发生了什么,现在的你正面临着什么!     

基于改进型延时观测器的电热炉温度复合控制方法

电热炉温控系统自身具有大时滞和大惯性的特点,常规控制方法难以实现炉温预期的控制效果。针对此问题,提出一种基于改进型延时观测器的电热炉温度复合控制方法,将扰动观测器与延时观测器相结合,在消除系统集总扰动的同时,估计出时滞前的状态变量,简化滑模控制器的设计,提高系统的抗干扰能力,消除时滞危害。将所提控制方法与GPC控制、基于Smith预估器的模糊自适应PID控制进行仿真对比,结果表明：所提控制方案的响应速度更快,超调量几乎为零,抗干扰能力更强,鲁棒性更好。     

浅谈医院基建档案资料管理

医院基建档案资料是医院发展管理不可或缺的一个重部分,充分重视医院档案资料管理,按照国家法律法规求收集、整理、管理、使用医院档案资料将为医院在建设、维护、改扩建方面提供十分重的信息保障。     

城市交通拥堵分析及解决

在不断进行城市化的同时,城市道路拥堵已成为城市解决的首要问题。通过分析城市拥堵各种原因,采用技术方式实现拥堵路段进而拥堵城市的收费,可大大缓解城市拥堵。     

机制砂-石屑复合细集料对不同强度等级混凝土性能的影响

为了合理利用机制砂、石屑组成的复合砂,从而缓解天然河砂的不足,通过采用级配合成计算的方法快速确定两者之间的最佳搭配比例,以获得满足国家规范II区中砂技术指标要求的复合砂。分别研究了不同掺配比例的复合砂对C30~C50强度等级混凝土工作性、力学性能及耐久性能的影响。结果表明,不同组合比例的复合砂对混凝土性能具有不同程度的改善作用,当机制砂与石屑二者的比例为6c∶4(质量比)时,各强度等级混凝土综合性能最优。     

基于改进GA的FNNC在水泥回转窑温度控制中的应用

神经网络和模糊控制在解决复杂的对象方面有独特优势,将模糊理论的知识表达容易和神经网络较强的学习能力这两个优势有机结合起来,用以提高系统的学习能力和表达能力.模糊神经网络(FNN)是近几年的研究热点,但由于采用对神经网络进行训练的BP算法是梯度算法,容易陷入局部极小.本文提出把动态的交叉率、变异率与在传统的遗传算法(GA)中加入动态学习的BP算子结合起来改良传统的遗传算法,即在遗传操作中,利用动态交叉率和变异率来改善全局样本的收敛速度:而在BP运算中加入动态学习率得到最大的优化收敛,不仅发挥了神经网络的泛化的映射能力,采用的遗传算法也极大地提高网络的学习速度和控制性能.     

机械压缩式湿垃圾处理装置设计

针对现有湿垃圾就近处理装置存在成本高、占地面积大以及垃圾处理后仍达不到排放标准等问题,研制了一款新型机械压缩式湿垃圾处理装置。首先,介绍了机械压缩式湿垃圾处理装置的功能和技术特点。然后,对机械压缩式湿垃圾处理装置进行模块化设计,主要包括提升装置、传送带分拣装置、破碎脱水装置、污水处理装置以及压块装置等。最后,对机械压缩式湿垃圾处理装置的技术参数进行设计计算,并对其自动控制方案进行设计。所设计的机械压缩式湿垃圾处理装置将传统的垃圾破碎机与压榨脱水机进行一体化设计,实现了湿垃圾的高效脱水;通过压块装置的处理,实现了垃圾碎渣的压缩,可有效缓解垃圾运输中的运力紧张、二次污染等问题;经污水处理装置的处理,实现了污水的循环再利用。机械压缩式湿垃圾处理装置具有成本低、体积小、处理流程简洁和耗费人力资源少等优势,适用于已实施垃圾分类收集的中小型垃圾收集站,在湿垃圾处理行业中具备广阔的市场前景。     

垃圾渗滤液污水处理设备的臭氧投加复合抗扰控制

垃圾渗滤液污水处理设备中的臭氧投加系统具有大时滞、大惯性和多扰动的特点,导致难以实时调整臭氧投加量,从而影响后续设备出水水质。针对以上问题,在水流量比例的控制方面提出一种基于扰动观测器的改进型Smith预估器与滑模控制相结合的复合抗扰控制。其中,滑模控制为主控制器,扰动观测器用于估计出系统的集总扰动并反馈至前向通道消除扰动的不利影响,以便于Smith预估器更好地进行时滞补偿。仿真和实验结果表明,复合抗扰控制相较于PID控制和自抗扰控制具有更好的控制性能和抑制扰动的能力,能够有效提高垃圾渗滤液污水处理设备的出水水质。     

基于改进GA的FNNC在水泥回转窑温度控制中的应用

神经网络和模糊控制在解决复杂的对象方面有独特优势,将模糊理论的知识表达容易和神经网络较强的学习能力这两个优势有机结合起来,用以提高系统的学习能力和表达能力。模糊神经网络（FNN）是近几年的研究热点．但由于采用对神经网络进行训练的BP算法是梯度算法．容易陷入局部极小。本文提出把动态的交叉率、变异率与在传统的遗传算法（GA）中加入动态学习的BP算子结合起来改良传统的遗传算法．即在遗传操作中．利用动态交叉率和变异率来改善全局样本的收敛速度：而在BP运算中加入动态学习率得到最大的优化收敛．不仅发挥了神经网络的泛化的映射能力,采用的遗传算法也极大地提高网络的学习速度和控制性能。     

现代医疗建筑的能源管理

现代医疗建筑建设规模不断扩大,而在其能耗上也逐日益增,能源管理系统必须作为其一个基本设计应用构件。通过能源生产调度指挥控制中心采集基础能源水、电、气消耗的参数,对设备进行动态管理、监控,并动态综合平衡能耗管理及能源优化之间关系,采取灵活调节手段预见故障发生,实现能耗的节能优化。