数据库电话查询系统的研制

把标志高技术的计算机、多媒体及现代通讯网等应用到生产处的生产调度会及生产日报上，通过电话刊物生产数据的查询。

基于粒子群优化算法的球磨机制粉系统PID-ANN解耦控制器

球团厂钢球磨煤制粉系统是多变量强耦合、时滞、非线性以及生产工况变化大的复杂对象,其自动控制问题一直是控制界关注的热点。基于粒子群算法具有对整个参数空间进行高效并行搜索的特点以及PID神经网络的自调节和自适应特性,设计了具有PID结构的多变量自适应神经网络控制器。PID神经网络解耦控制方法被用来消除回路之间的耦合,神经网络连接权值由粒子群算法进行学习优化。仿真研究表明所建模型和所提控制方法具有较好的控制品质、良好的自适应解耦能力和自学习功能。该控制策略可在大范围内克服系统的非线性和强耦合问题,具有很高的工程实用价值。

党对现阶段做了哪些思考 有何意义

改革开放以来,我国的经济建设取得了巨大成就。但随着整个社会快速步入转型期,一些深层次的问题也逐渐暴露出来。

矿山企业数字化管理系统的建立与研究

研究和分析了矿山企业数字化管理的主要特点及应用现状 ,提出了建立矿山企业数字化管理的运行模式和体系结构 ,并对实施数字化管理过程中可能出现的问题提出建议。

智能数据预处理在浮选过程中的应用

针对反浮选过程的被控对象复杂、数学模型不确定以及控制要求高等特点,提出一种基于主元分析和模糊聚类的数据预处理算法。采用模糊C均值聚类算法得到聚类中心,进行线形回归从而对过程变量数据进行了预处理。主元分析法则用来进行辅助变量的选取和输入高维向量的降维简化,针对主元变量采用径向基函数网络建立了系统经济技术指标的预测模型。根据工业实际生产数据进行的模型校验和误差分析表明,能够满足浮选过程控制的精度要求。

鞍钢弓长岭选矿厂磨矿分级自动控制系统功能完善及生产能力提高方法选择

在选矿生产过程应用自动控制技术是提高效益的重要途径 ,通过对鞍钢弓长岭选矿厂磨矿分级自动控制的应用分析 ,表明不断完善自控功能 ,加速设备更新并加强生产过程管理是突破老选厂生产能力提高瓶颈的推动力。

人工蜂群算法在矿业公司生产用水中智能调配研究

针对矿业公司生产用水优化调配的问题,本文应用人工蜂群算法对生产用水中智能调配。在人工蜂群算法(ABC算法)的基础上借鉴差分算法的思想,提出一种改进人工蜂群算法。通过实验仿真,改进后的ABC算法在不同标准测试函数上均能得到较优解,为矿业公司生产用水中智能调配提供有力支持。

电气自动化在机械工程中的应用

当前的电气自动化技术,在机械工程当中有着极为重要的应用。文章将针对这一方面的内容展开论述,详细的分析了电气自动化在机械工程当中的实际应用,针对我国现阶段的自动化技术的应用现状以及具体的技术等,都进行了细致的探究,力求更尽一步的为此项工作的进步和发展,做出积极的贡献。

基于模糊PID的轨道式巡检机器人步进电机控制算法

本文为实现巡检机器人控制系统响应速度快、超调量小、遇到电压和负载波动突变的情况下能够自动调节的需求,设计了模糊PID控制器,通过建立模糊规则,采用Mamdani法进行推理,实现参数在线调整。将传统PID算法、BP-PID控制算法与本文所设计的模糊PID控制算法进行对比。根据仿真结果,模糊PID控制器系统响应速度最快,精度最高,因此可应用于巡检机器人步进电机控制。我国是煤炭能源大国,在煤炭运输的多个环节都有着带式输送机的身影,在煤炭物料运输的过程中需要对输送机状态进行监控。

尾矿回水管道内壁结垢堵塞研究与预测

针对尾矿回水管道内壁结垢现象,应用流体分析方法,对回水管道运行压力损失及几何标差计算。通过对管道堵塞现象的分析,应用局部水头损失计算公式对回水管道堵塞厚度进行预测,并构建其数学模型,为矿业公司尾矿回水管线维护提供有力保障。

基于转动惯量辨识的PI控制器参数自整定

巡检机器人运动控制系统中,交流伺服系统的控制性能直接影响机器人系统运动的稳定性,而电机结构参数中转动惯量对系统性能的影响最为显著。本文先采用扩展卡尔曼滤波器算法对电机转动惯量进行辨识,在辨识结果基础上,根据最佳系统设计法,在保证系统快速响应能力和强抗干扰性的原则下,得出速度环PI控制器比例增益随转动惯量作线性调整时能够满足系统控制要求。

AR技术在选矿皮带机运维中的应用

本文对智慧矿业在皮带机运维中的具体应用进行研究,提出选矿皮带机AR运维的二段式建设的思路。针对运维部件,结合AR技术、三维扫描技术和三维模型,提出通过AR运维工作流积累数据,构建比对可行性方案。提高选矿皮带机隐患的识别效率与故障点的精准定位,进一步推进“智慧矿业”的发展。选矿作业设备从破碎设备、磨矿设备、筛分设备到磁选设备、浮选设备,整套设备的综合运作串联形成完整的选矿作业链[1]。皮带承担起了选矿设备中的一个重要角色,是选矿作业良好进行的基础,对皮带机整体隐患排查、维修的不及时会造成机器的故障以及停转,降低选矿工作效率。

粗集神经网络在阳离子反浮选控制中的应用

针对阳离子反浮选生产过程被控对象复杂、数学模型不确定以及控制精度要求高等特点,提出一种基于粗集神经网络理论的智能控制模型。该方法减少信息表达的属性数量及神经网络构成系统的复杂性,增强了系统容错及抗干扰的能力。将粗集神经网络智能控制模型与基于粗集的控制模型进行对比,结果表明了该方法的可行性。

基于自适应S曲线算法的巡检机器人速度规划

针对巡检机器人在运行过程中速度变化过快会导致运动控制系统稳定性差的问题,采用S形加减速曲线算法对机器人进行速度规划,减小其在起步和制动阶段的震荡,使其能够在轨道上的平稳运行。本文在传统S曲线基础上提出了自适应S曲线算法,在算法中加入约束公式,根据是否满足等式关系来判断S曲线加减速曲线状态,可以自动调整数值,仿真结果表明,改善后的S曲线算法在速度控制中有较好的效果。