蒸煮过程复合压力控制系统的设计

本文以造纸厂蒸煮过程压力控制系统为例，介绍了一种新颖的基于参数自调整模糊控制和PI控制的复合控制策略，叙述了模糊控制的基本原理和参数调整的基本过程。同时，简单介绍了工控机控制方案和系统的软件结构。经实践证明，该系统性能良好。     

一种太阳能集热系统集热量实时预测的混合建模方法

太阳能集热器的集热量受光照度、环境温度、风速等多种因素的影响,其预测模型很难从预测精度和实时性上同时满足用户需求。本文提出一种实时预测太阳能集热系统集热量的混合建模方法。该方法首先从能量守恒出发,根据热管式太阳能集热系统传热机理推导出集热量的理论模型,并把理论模型中的散热系数、透射率、吸收率等经验参数以及采光面积、散热面积等几何参数集总为模型的未知参数,进而提出混合模型的结构。然后,利用TRNSYS仿真软件搭建太阳能集热器模拟仿真系统,对仿真系统不同的运行工况进行仿真实验,获取用于辨识混合模型未知参数的稳态数据。最后,选用粒子群优化算法（PSO）作为模型参数的辨识方法,利用所获得的稳态数据辨识模型的未知参数。模型预测值与仿真实验结果的比较表明,预测模型简单而精确,能够在各种工况下实时地、高精度地预测太阳能集热器的集热量,其平均相对误差可达到2.02%。该模型在太阳能热泵、太阳能热水器等系统的优化控制领域得以广泛应用。     

接入云平台的吸收式制冷机组远程控制

本文针对新型吸收式制冷机组,设计了接入云平台的制冷机组远程监控系统.重点解决控制现场传感器分布分散、多网络协议异构与本地设备云平台接入的问题,实现了云平台与控制现场的数据共享及远程监控.控制现场采用现场总线技术,设计智能节点,搭建CAN传感器网络.通过嵌入式技术,设计了一款嵌入式云网关,网关采用数据缓存帧作为多协议转换的缓存器,采用无线模块建立与云平台的通路并使用EDP协议,实现控制现场信息对云平台的接入.在云平台设计了制冷机组云监控平台,通过设备信息的云注册与监控界面的设计,建立接入设备在云平台映射,完成机组运行参数在云平台的实时更新.本设计采用本地控制设备接入云平台的方法,实现了新型吸收式制冷机组本地实验数据远程共享和远程监控.     

数据驱动的蒸发器在线建模方法

针对蒸发器离线建模方法对变量运行工况范围要求较大的问题，利用K-means算法对辨识模型的观测数据进行聚类筛选处理，提出一种基于数据的蒸发器在线建模方法。首先利用DB准则和PSO算法提出K-means算法中最优分类数K*和最优初始聚类中心的确定方法，提高算法的收敛速度，并使用改进的K-means算法获得各簇聚类中心来代替辨识模型的观测数据，减少模型辨识的数据量。然后利用已有的蒸发器模型结构以及模型辨识方法，对模型进行辨识。实验结果表明：利用聚类筛选前、后的观测数据所辨识的模型精度基本相当，分别在±3%和±3.5%以内。最后利用在线观测数据到各聚类中心欧氏距离的分析判断，提出蒸发器的在线建模方法。该方法可以先采用小工况范围的少量离线数据辨识模型，再利用在线数据修正模型参数，扩大模型的适用范围。     

城市交通网络中的路径优化研究

城市交通网络中出行车辆从起点到终点的路径优化问题是智能交通研究的重要课题．由于出行车辆的最优路径是随着时间和路况的变化而变化的，因此车辆在进入每一个节点之前都应该计算出一条在当前时刻的最优路径，以确定车辆在进入每一个节点时要选择的下一步路径．利用有向图的有关理论，建立了城市交通网络路径的优化模型，给出了交通网络中有向图每条边权值的数学模型，利用传统的dijkstra算法进行优化，动态获得出行车辆的最优路径．经计算机仿真研究表明，该方法是可行的。     

城市交通网络中的路径优化研究

城市交通网络中出行车辆从起点到终点的路径优化问题是智能交通研究的重要课题 .由于出行车辆的最优路径是随着时间和路况的变化而变化的 ,因此车辆在进入每一个节点之前都应该计算出一条在当前时刻的最优路径 ,以确定车辆在进入每一个节点时要选择的下一步路径 .利用有向图的有关理论 ,建立了城市交通网络路径的优化模型 ,给出了交通网络中有向图每条边权值的数学模型 ,利用传统的dijkstra算法进行优化 ,动态获得出行车辆的最优路径 .经计算机仿真研究表明 ,该方法是可行的     

基于IKHCMAC神经网络的建筑冷/热负荷预测研究

随着能源危机的爆发,建筑节能已成为我国可持续发展战略的重要组成部分,研究一种精准有效的建筑负荷预测方法是实现建筑供能系统的节能优化运行的重要基础。文章基于人工神经网络研究了一种建筑冷/热负荷智能预测新方法,采用改进的HCMAC神经网络作为预测模型,将粒子群优化与K-means聚类算法相结合,构建了一种新型的IKHCMAC神经网络预测模型,并借助TRNSYS模拟实验平台获得实验数据,与基于Kmeans聚类算法的HCMAC神经网络模型(KHCMAC)及经典IHCMAC神经网络模型相比较。结果表明:IHCMAC神经网络模型的迭代次数最高,收敛速度较慢,IKHCMAC神经网络模型较IHCMAC模型相比,迭代次数降低了75.86%,收敛速度更快;IKHCMAC模型的训练误差为0.29,在3种模型的训练误差中最小,IKHCMAC神经网络模型的学习精度更高;与IHCMAC模型相比,KHCMAC模型的泛化误差较之降低了26.67%,而IKHCMAC模型较之降低了93.33%,其泛化能力更强。     

千兆铜线以太网在图书馆中的应用

铜线千兆位以太网采用4对5类UTP,具有较高的性能价格比.本文介绍了一种基于千兆铜线以太1000Base-T在图书馆中的应用方案,包括网络的拓扑结构、设备选择及其性能指标等.该网络为图书馆办公自动化和电子阅览室提供快速多媒体通信平台,以实现文献检索、视频点播、WWW浏览等.目前系统已投入运行,性能稳定、可靠.     

千兆铜线以太网在图书馆中的应用

铜线千兆位以太网采用4对5类UTP，具有较高的性能价格比。本文介绍了一种基于千兆铜线以太网100Base-T在图书馆中的应用方案，包括网 络的拓扑结构、设备选择及其性能指标等。该网络为图书馆办公自动化和电子阅览室提供快速多媒体通信平台，以实现文献检索、视频点播、WWW浏览等。目前系统已投入运行、性能稳定、可靠。     

用于延迟系统的鲁棒数字控制器

根据系统性能的鲁棒稳定性在复频域中研究控制器，并讨论将控制器扩展到不稳定系统，进而研究所引起的阻尼振荡。提出一种新的数字控制器的设计方法，可有效地减少阻尼振荡。