基于BP神经网络自适应PID的负载控制系统

针对常规PID控制器无法满足时变负载测试系统的快速性和精度要求,设计基于改进BP神经网络的自适应PID控制器;利用西门子S7-200 PLC实现PID算法和神经网络算法,成功实现测试系统对工具进行空载、轻载、重载、瞬间加载等测试;并在BOSCH的圆锯变负载测试系统中得到应用。     

智能公用室内照明系统的设计

分析比较了已有的几种智能照明系统方案,将检测单元阵列引入智能公用室内照明系统的设计中,从而实现了可精确定位使用者位置及检测此位置的自然光水平,进而实现照明灯的精确控制,实现了真正的智能照明。实际应用验证了本文所述方法的可行性,根据室内自然光及使用者情况自动进行智能照明控制可达到节能目的,且方便操作管理,具有很好的应用前景。     

基于提升小波和自适应多项式拟合的传感器网络多模数据压缩算法

为提高无线传感器网络的感知精度,提出了一种基于提升小波变换和自适应多项式拟合的多模数据压缩算法（adaptive multiple-modalities data compression algorithm based on lifting wavelet and adaptive polynomial fitting,简称AMLP）。在给定相关度阈值的前提下,AMLP算法先对数据进行灰色关联聚类,再对类中的相关数据进行自适应的多项式拟合,然后把未拟合的特征数据抽象成一个矩阵,利用提升小波变换去除数据的时间和空间相关性。最后,通过游程编码对数据作进一步压缩。仿真结果表明,AMLP算法能够有效去除不同数据间的冗余信息以及同种数据间的时间和空间冗余信息,提高压缩比,降低网络能耗。与基于小波的自适应多模数据压缩算法（adaptive multiple-modalities data compression algorithm based on wavelet,简称AMMC）相比,AMLP算法的数据恢复精度大大优于AMMC算法,压缩比和能耗相近。因此,AMLP算法更适用于要求高精度数据的传感器网络应用,如地质灾害监测、医疗和军事领域。     

SLC500／04在电厂化水处理中的应用

镇海电厂化水处理系统承担着全厂 ( 2× 12 5ＭＷ、4× 2 0 0ＭＷ) 6台机组的制水任务。已往采用的手动控制 ,已不能满足制水设备运行的需要 ,因此 ,对部分一次设备进行更新改造 ,并采用了可编程控制技术。1　化水处理生产流程1.1　制水制水系统包括 4套系统 ,如图 1所示。图 1　制水系统　　由于系统多次扩建 ,各设备之间呈母管制连接 ,使得制水设备运行方式很多。1.2　再生系统再生设备包括酸碱计量箱、酸碱喷射器及再生泵等辅助设备 ,其概况如图 2所示。图 2　再生设备2　化水处理可编程控制系统的设备配置镇海电厂化水可编程控制系统设…     

基于VxWorks的高性能嵌入式控制平台设计

基于实时操作系统VxWorks设计了高性能嵌入式控制平台,以高性能微处理器MPC8260为核心,设计了专门用于高速图像并行处理的DSP阵列和FPGA硬件处理器,采用了通用的CPCI总线机制,既有卓越的数据处理能力,又有较快的实时反应速度,灵活性高,扩展性好,可广泛应用于雷达跟踪、太空导航、智能机器人等各种领域。     

基于XML技术的分布式现场总线远程监控系统设计

针对传统的基于OPC技术的现场总线监控系统存在的若干问题和现场总线远程监控的要求，在微软的Windows分布式Internet结构开发模型基础上，结合XML和SOAP分布式组件模式技术，提出了一种新的分布式现场总线远程监控系统框架体系结构．这个体系结构解决了传统监控系统所存在的问题，使现场总线远程监控成为可能，并使系统具有良好的扩展性．     

实验用热电偶校验系统的改造

由于实验教学的需要,笔者提出热电偶校验系统的改造方案,并承担改造过程中有关软件的编制。系统的改造把仪表校验和计算机应用结合起来,改造成本较低,改造后的系统界面友好,使用方便。     

新的混合智能优化算法及其多目标优化应用

针对人工鱼群算法后期收敛速度较慢、解精度不高的不足,按照分阶段寻优和变参数寻优的改进策略,并结合禁忌搜索算法中的相关规则,提出一种新的混合智能优化算法。该算法将寻优过程分为锁定最优解或者局部解邻域和求得高精度最优解两个阶段,每个阶段设置不同的参数并结合禁忌搜索算法以提高收敛速度和最优解精度。典型函数验证表明,该算法收敛速度快、精度高;同时,对于多目标优化问题,该算法可以提高Pareto最优解集质量,扩大决策分布范围,维持决策多样性,有利于决策者作出决策。     

电网调度自动化厂站信息在线分析与考核系统

广东电网调度自动化厂站信息在线分析与考核系统是基于现有省调EMS系统平台上开发完成的软件功能模块,旨在对省网发电厂、变电站的远动数据进行关联性分析,及时识别厂站端失准、异常信息,准确指引故障处理,自动完成远动信息定量、定期考核。     

考虑电网运行状态不确定性的最优潮流研究

在面向实时态的优化控制中,最优潮流(optimal power flow,OPF)是重要手段.已有最优潮流研究往往假设系统当前的运行状态已知,而实际上系统的真实运行状态无法确知.基于不准确的电网运行状态进行最优潮流控制,其控制结果不满足经济上的最优性要求,甚至给电网带来安全性问题.为解决此问题,建立了考虑状态不确定性的最优潮流的随机规划模型,并采用场景分析的方法将其转化为确定性的优化模型,求解该模型,可得到可控资源的调整量,该调整量面向所有可能的运行状态均满足安全性和经济性的要求.针对标准系统进行了算例测试,证明了所提方法的有效性.