探析钢筋工程隐蔽验收质量监督控制要点

文章首先详细阐述了钢筋工程隐蔽验收的要点,强调了验收的重要性;而后,分析了钢筋工程隐蔽验收中常见的问题和风险;对原材料监督控制、钢筋加工、施工过程监督以及钢筋成品维护的要点进行了深入分析;此外,现代监督控制技术手段的应用,可以最大限度地提高钢筋工程隐蔽验收质量。

星火站枢纽区钢屋盖拼装滑移落位质量监督控制要点

论文以星火站枢纽区项目为例,从钢屋盖拼装、滑移落位过程中所涉及的施工阶段入手质量监督,在钢屋盖拼装过程中,结合枢纽区深化设计图纸、施工方案及相关规范标准要求,选取构件进场、构件焊接、构件拼装、构件涂装四个方面作为质量监督控制点;在钢屋盖滑移落位过程中,结合钢屋盖滑移落位专项施工方案、专家论证意见、监测方案及现场实际情况,选取7轴至11轴间反变形措施、滑移过程中的同步性、滑移落位阶段的竖向变形、滑移落位阶段关键杆件的应力应变等四个方面作为质量监督控制点,对各个质量监督控制点的具体质量监督内容进行了介绍。

在线优化参数的神经网络预测监督控制

使用具有辅助变量的全格式动态线性化方法逼近系统,构建了神经网络监督控制预测模型。利用线性跟踪-微分器建立过渡过程,应用线性扩张状态观测器估计输出预测值及其微分,给出了线性PID控制算法。根据对角回归神经网络构成直接逆控制,提出了改进的控制目标函数。依据非线性递推最小二乘法在线优化了PID控制参数和对角回归神经网络的连接权。当系统控制误差大于一定值时,重置PID控制参数。最后提出了在线优化参数的神经网络预测监督控制,克服了已有的神经网络监督控制存在建模难的问题。仿真研究结果表明控制算法的响应具有理想性能。

主体结构检测在建筑工程质量监督控制中的应用分析

建筑工程质量监督控制在业界一直是被关注的重点,为确保其有效性,需要将主体结构检测做好,具体检测内容包括:钢筋质量、砂浆质量等,故而需要对主体结构检测工作给予更多重视,对其具体应用展开探讨,并制定最佳实施措施。

基于Levenberg-Marquardt算法的神经网络监督控制

提出了基于Levenberg Marquardt(L M )算法的前向多层神经网络在线监督的控制方法 ,其算法是梯度下降法与高斯 牛顿法的结合 .对于训练次数及准确度 ,L M算法明显优于共轭梯度法及变学习率的BP(BackPropagation)算法 ,适用于在线学习与控制 .因此 ,利用L M算法的特点进行在线训练神经网络 ,以实现实时非线性控制 .仿真结果表明 ,该控制方法优于常规控制算法 ,明显改善了在未知负载扰动时 ,伺服系统的跟踪性能 ,显著地降低了跟踪误差 。

宏微并联机器人系统自适应交互PID监督控制

500m口径球面射电望远镜(Five hundred meter aperture spherical radio telescope,FAST)的馈源支撑与指向跟踪机构由宏微并联机器人系统构成,大跨度柔索驱动的宏并联机器人保证系统的大工作空间,精密电动缸驱动的Stewart平台作为微并联机器人保证系统的末端精度并扩展其伺服带宽。为了降低宏并联机器人的柔性对末端定位精度的影响,提出基于并联机构学原理的三维机动目标解耦跟踪预测算法,对馈源舱的运动进行跟踪预测。引入自适应交互算法解决PID参数的实时调整,设计自适应交互PID监督控制器,根据馈源舱的预测运动和馈源平台的目标轨迹产生电动缸规划级控制量。此外,在电动缸执行级采用带前馈的数字伺服滤波器实现电动缸的高精度轨迹跟踪。FAST50m缩尺模型试验表明,结合解耦预测算法对馈源舱的运动预测,自适应交互PID监督控制器效果良好,能够确保宏微并联机器人系统在以期望的跟踪速度运行时,获得完全满足控制要求的定位精度和指向精度。

多无人机监督控制的人机动态功能分配研究

针对监督控制系统静态功能分配的不足,提出了一种基于操作员工作量的动态功能分配触发方法,实现了多无人机监督控制的人机动态功能分配。以单操作员控制四架无人机执行对敌防空压制任务为背景,设计开发了多无人机监督控制仿真平台,并进行模拟实验。实验中引入等待时间作为衡量系统性能的指标,结果表明动态功能分配降低了系统等待时间,提高了系统的整体性能。

电液伺服系统的模糊径向基函数网络监督控制

针对电液伺服系统存在未知干扰力及参数时变等问题,提出一种新型的模糊径向基函数(简称RBF)神经网络的在线控制方法。该方法基于RBF网络与模糊推理系统的等价性,将模糊推理的思想引入RBF神经网络,从而为RBF隐层数目和中心位置初始化找到一种有效的途径,并采用Kohonen竞争学习机制在线调节网络参数,构成模糊自组织RBF监督控制策略。对典型电液位置伺服系统的仿真结果表明,该方法实时性强,具有良好的鲁棒性和跟踪性能。

模糊离散事件系统的自适应监督控制

针对基于模糊自动机的模糊离散事件系统模型在实际工程应用中的不足,从产生式规则出发,建立了该类系统的模糊规则化模型。通过定义结构化的模糊因子并以其构成模糊规则,实现了对模糊状态转移函数的描述。提出了一种包含模糊监控器和模糊控制器的系统闭环监控结构,并针对模糊推理环节给出了具体的实现方法。通过定义一种可动态调整的模糊规则允许发生度,实现了系统的自适应监控机制。借助电动汽车电池均衡管理系统对方法进行了验证。结果表明,系统的运行过程符合预定的目标。

数据采集与监督控制(SCADA)系统在集中供热中的应用与节能分析

介绍了SCADA系统的基本构成。结合工程实例,分析了其节能效果及节能控制措施。

一种基于模糊滑模监督控制的速度控制器

提出了一种带监督控制器的模糊滑模控制方法,利用监督控制器来保证当系统状态误差远离滑模面时,能迫使系统加速向滑模面运动.先用试错法和直接自适应模糊控制方法设计模糊控制器,然后用改进的滑模函数调整模糊控制器参数以减小系统的抖振,用监督控制器来增强系统的鲁棒性.仿真结果表明,该控制方法是可行的.

基于数据挖掘模型的冷却水温度监督控制

为降低冷却水系统与冷水机组运行能耗,通过改变冷却塔风量控制来保持温度恒定。采用数据挖掘技术分析历史运行数据,建立了冷水机组运行能耗预测模型和冷却塔运行状态预测模型;以冷却水系统能耗最小为目标,构建了约束条件与优化目标函数,采用模式搜索算法优化求解,并编制监督控制程序对冷却水供水温度设定点进行优化。用能耗模拟软件TRNSYS与MATLAB联合仿真测试监督控制程序,结果表明,与定温度及定逼近度控制法相比,基于数据挖掘模型的监督控制法能够有效降低系统能耗。

磨矿过程的多变量模糊监督控制

针对磨矿过程的关键工艺指标——磨矿粒度难以用现有控制方法进行有效控制的难题,提出一种由模糊监督器、磨矿控制回路预设定模型和磨矿粒度预报器组成的磨矿过程多变量模糊监督控制(MFSC)方法.MFSC方法用于对磨矿过程进行监督,根据工况变化对回路控制器设定值进行调整.通过控制回路跟踪调整后的设定值,可将磨矿粒度控制在期望目标范围内.工业试验表明了所提出方法的有效性.

神经网络监督控制在液压舵机伺服系统中的应用

针对液压舵机伺服系统中存在的非线性因素和工作环境的不确定干扰,提出将改进的神经网络监督控制算法应用到舵机伺服控制系统设计中。该算法采用单神经元PID控制取代常规线性控制用于神经网络控制器学习,以提高控制系统的鲁棒性及神经网络模型学习初期系统的稳定性。在Simulink环境中建立液压舵机伺服控制系统模型并进行仿真,仿真结果表明:改进的神经网络监督控制,在液压舵机伺服系统中,具有良好的控制效果和较强的鲁棒性,为舵机伺服系统设计提供了一条新的思路。

静止无功发生器递归神经网络多目标监督控制

利用递归神经网络的动态映射能力，将递归神经网络应用于新型静止无功发生器（ＡＳＶＧ）的控制中，根据系统不同的运行点，构造了ＡＳＶＧ多目标递归神经网络监督控制器。仿真研究表明，这种控制器可以对系统大范围运行实现良好的控制。

基于神经网络监督控制的拥塞控制算法研究

提出了一个基于神经网络控制的主动队列管理(AQM)算法;研究了TCP/AQM拥塞控制系统的可逆性,并利用一种神经网络监督控制结构进行了AQM算法的设计。算法由一个三层前馈结构的神经网络控制器(neural network controller,NNC)和一个反馈控制器(feedback controller,FC)组成。NNC作为一个前馈控制器,通过FC产生的教师信号进行学习,以建立被控对象的逆动力学模型。仿真结果表明,提出的算法与PI(proportion-al-integral)算法相比,无论在瞬态性能还是稳态性能方面都可以取得比较满意的效果。

具有连续监督控制功能的稳定自适应模糊控制方法

基于李雅普诺夫稳定性理论与动态逆方法，将滑模控制与连续监督控制策略应用于自适应模糊控制系统中，能显著增强模糊自适应控制系统的稳定性，使系统在一定条件下达到全局渐近稳定。作者对该方法进行了理论分析，并提供了一个仿真算例。

离散型模糊系统的稳定线性监督控制设计

在对现有的 T- S型模糊系统的稳定性结果进行分析的基础上 ,研究了状态空间形式下离散型模糊系统在子空间上的线性分解 ,基于该线性分解设计一线性监督控制器使模糊闭环系统稳定 ,从而用简单的线性系统理论完成了对复杂非线性系统的控制 .仿真结果证明了该线性监督控制器的有效性 .

离散事件系统的监督控制理论

本文综述了离散事件系统监督控制基本理论及成果。介绍了离散事件系统的自动机表示、监督控制、模块化监控、分散监控,以及与之有关的语言可控性、可观性和可识别性等概念.

监督控制下的车辆集成底盘控制策略与仿真

分析了轮胎侧偏角与操纵稳定性的关系,提出根据前、后轮胎侧偏角及其角速度来定义判断车辆稳定性的因子。采用层次化的模糊逻辑监督控制协调各相对独立的子功能控制器,以实现主动转向、主动驱动/制动的集成控制。下层的各子功能控制器根据上层监督控制分配的权重,实现各自的横摆角速度跟踪或者稳定性控制目标。通过仿真研究了这种层次化集成控制策略和算法在极限工况下的性能。结果表明,相比传统的一些独立或联合的底盘控制方法,该集成控制避免了控制器间的冲突,在极限工况下能更好地实现车辆状态跟踪和稳定操纵,并可减小控制能量消耗。