基于神经网络的大容积环境温度模拟系统的控制策略

大容积环境温度模拟系统具有非线性、大时间常数和慢时变等特点,常规的控制方法难以获得满意的控制效果.本文提出了一种三段式控制策略,在远离设定值时采用Bang-Bang控制或分段逼近控制,以实现控制的快速性;在接近设定值时应用神经网络进行过渡控制,以抑制超调;在达到设定值时采用神经网络PID控制,以克服慢时变漂移,同时给出了各段的控制算法和转换公式.经实际应用证明本文提出的方法是有效的.     

石油产品密度检测方法应用

本文从石油产品密度检测的实际出发,分析石油产品密度分析仪选用的基本原则,探讨石油产品密度检测方法的应用,旨在为高效而准确的石油产品密度检测予以参考。     

方舱传热系数试验结果的不确定度评定

依据JJF 1059-1999<测量不确定度评定与表示>技术规范,在建立数学模型的基础上,分析了主要不确定度产生的来源、影响因素,对各不确定度分量进行了详细计算,对方舱传热系数试验结果的标准不确定度进行了合成,最后求出了扩展不确定度,并给出相应的评定结果.     

基于神经网络的大容积环境温度模拟系统的辨识与控制

构建了DFOPDT复合模型及其基于神经网络的阶跃响应辨识方法,该方法用阶跃响应数据和模型参数的预测目标值对网络进行训练,使网络收敛于较优解;提出了Bang-Bang、神经网络和自适应PID三段组合式控制策略.试验证明辨识算法精确度高,控制策略效果好.