全英文PLC课程实验教学模式探讨研究

随着全球化发展,越来越多的外国学生选择中国作为留学目的地。全英文课程“PLC原理及应用”应用性较强,文章探讨平衡理论讲授与实践练习的配比,设置有效的实验环节,促进外国留学生加深对课程的理解。同时,引入讨论环节和项目式教学方法,增进学生对电气控制PLC技术的掌握,并着重针对全英文PLC课程实验教学方式进行深入研究,以培养高水平高素质的国际化创新型人才。

交叉前置式粒子群优化算法及其在催化裂化C_3含量软测量中的应用

针对粒子群优化算法易陷入局部极小点,出现早熟收敛的问题,本文提出了一种交叉前置式粒子群优化算法(PSOPC).该算法引入了一个辅助种群,将其中的个体与粒子群中的粒子在粒子更新之前进行预先的交叉操作.辅助种群所包含的是每次迭代后所生成的适应值较差但多样性较高的粒子.前置式交叉操作能够增加粒子群的多样性,有效改善算法的全局收敛能力.标准函数测试结果表明,PSOPC比基本PSO具有更好的优化性能.最后,将PSOPC应用于催化裂化装置干气中C3含量软测量建模,通过与实际的工业数据的对比,结果表明基于PSOPC的神经网络C3含量软测量模型具有较高的精度和较强的泛化能力.

两组异向载波混沌优化算法及其应用

针对混沌优化方法对复杂优化问题效率偏低的不足,将混沌变量分为不同载波方式的两组,提出两组异向载波混沌优化方法。标准函数测试结果表明:两组异向载波混沌优化方法比基本混沌优化方法具有更好的优化性能。将两组异向载波混沌优化方法应用于催化裂化装置干气中C3含量软测量建模,通过与实际工业数锯的对比,结果表明基于两组异向载波混沌RBF网络的C3含量软测量模型具有高的精度和好的性能。

基于粒子群RBF网络的C_3含量软测量模型

鉴于C3含量在线估计对催化裂化生产过程操作意义重大,本文通过建立粒子群RBF神经网络模型、利用软测量技术来实现C3含量的在线估计,并对其仿真结果进行分析和比较。实验结果表明,基于粒子群RBF神经网络的C3含量软测量模型具有较高的精度、较好的性能和良好的应用前景。

智能建筑中的系统集成技术

将lnternet/Intranet和控制网络集成于一体的楼宇自动化远程监控系统是当前智能楼宇领域的一个研究热点。分析了现场控制网络和lnternet/lntranet的集成技术,介绍了嵌入式Web服务器和网际组态软件WebAccess以及这两种技术在楼宇自动化集成方法,讨论了它们的优缺点和适用范围。

三段Halbach磁铁阵列永磁同步电机铁心的优化设计

Halbach磁铁阵列和集中绕组的分数槽绕组应用于永磁同步电机可提高输出转矩并降低转矩波动,满足伺服系统快速性和高精确度的要求,但需要对电机铁心进行再设计。依据Halbach磁铁阵列的理论建立了每极三段Halbach磁铁阵列永磁同步电机磁场的模型,并分析了气隙磁场特点,提出采用集中绕组的分数槽绕组削弱齿谐波。分析电机铁心的结构特点,确定多个关键尺寸为设计变量,以一定电流的最大转矩平均值和最小转矩波动为主要优化目标,采用Taguchi方法简化优化设计的计算,并建立了双层的优化模型。以一台8极9槽的伺服电动机为例,采用有限元计算,阐述了每极三段Halbach磁铁阵列永磁电机多变量、多目标的优化过程。

基于RBF网络的冗余扫查机器人逆运动学研究

利用径向基函数(RBF)神经网络逼近能力较优和收敛速度较快的特点将运动学逆解过程转换为神经网络权值的训练过程。在训练RBF网络时,采用正交最小二乘(OLS)算法来确定网络中心,并将正解结果作为训练样本,实现了冗余扫查机器人运动学逆解的计算,避免了传统方法的繁琐公式推导及数值病态问题。

基于PSO-BP神经网络的催化裂化C3含量软测量模型

C3含量的在线估计对催化裂化生产过程操作具有重要意义,但是其在线测量难以实现,针对这一问题,利用软测量技术来实现C3含量的在线估计。建立了基于主元分析的神经网络模型和PSO-BP神经网络模型,并对其仿真结果进行分析和比较。结果显示,基于PSO-BP神经网络的C3含量软测量模型具有较高的精度和较好的性能,满足实际生产过程操作的要求。

可编程控制器原理及应用课程实验方法创新

传统的可编程控制器实验由于种种原因存在学生积极性不高、实验效果不理想等问题，针对这个现状并结合技术本科院校“技术立校，应用为本”的教学方略及办学特色，本文提出适合可编程控制器原理及应用课程的配套实验改进措施，充分调动学生的积极性和主动性，显著提高学生的创新意识和动手能力。

半速率技术在GSM网络中的应用

GSM网经过多年建设,已进入稳步发展阶段。由于受到网络频率资源的限制,网络容量与话务量增长之间的矛盾日益突出。如何解决由于网络拥塞导致影响用户感受度的问题已成为提高客户满意度的关键因素之一。目前,可通过采用半速率技术,在不需要额外增加载频或额外投入频率资源的情况下,能成倍提升网络容量,解决突发话务量和高话务量问题非常有效。

牵引传动中润滑油牵引特性的神经网络建模

利用BP神经网络对牵引传动中润滑油在不同卷吸速度、不同载荷以及不同滑差率多种工况下的线接触牵引系数的实验数据进行分析,建立了润滑油牵引系数的神经网络模型,试验表明,该模型能够吻合实际的牵引系数,具有应用和推广价值。