基于优化布拉格结构的固态装配型谐振器

体声波谐振器的有效耦合系数和品质因数决定了体声波滤波器的整体性能。有效耦合系数依赖于叠层结构和压电材料。而品质因数高度依赖于损耗机制,主要为电学损耗和声学损耗。对于固态装配型谐振器(SMR),声学损耗主要为透过衬底的能量泄漏。为提高SMR的品质因数,改进了布拉格堆叠结构,使纵波和剪切波同时被约束在压电堆叠结构中,以减少声能对衬底的泄漏。同时,为抑制谐振腔的杂散模式,优化了布拉格结构顶层薄膜厚度,器件色散特性由Ⅱ型变为Ⅰ型。通过仿真和实验表明:基于优化布拉格结构的SMR性能得到了明显改善。

煤矿采空区山体诱发崩塌地质灾害形成机理分析及其应用——以大平煤矿为例

为避免煤矿采空区山体诱发崩塌地质灾害,根据实际工程情况,分析了郑州煤炭工业(集团)有限责任公司大平煤矿采空区的山体诱发崩塌地质灾害的形成机理。通过实地考察和勘探,研究了该矿矿脉山体结构、地质条件、周围环境、采矿活动等多方面因素;通过分析山体崩塌的破坏特征和影响诱发因素发现,边坡上部危岩块体、临空状态、软弱结构等因素是形成崩塌灾害的主要成因,同时降雨、人为活动以及地震灾害等也是导致危岩体失稳坠落形成崩塌的主要因素;通过量化影响因素指标并结合破坏准则,建立了地质灾害临界判别机理分析模型。该模型在实际工程应用中获得了采空区崩塌地质灾害分析结果,结果表明只要控制和稳定地质结构就可避免相关地质灾害的发生。

呼和浩特白塔机场鸟类生态学研究

2004年11月～2005年11月,对呼和浩特白塔机场中心点周边7km范围内的鸟类资源现状进行了调查,共记录到鸟类112种,隶属于15目34科.研究结构表明：该区有繁殖鸟类69种,非繁殖鸟类43种;69种繁殖鸟类中,古北界鸟类有58种,构成了繁殖鸟的主体,东洋界鸟类仅有6种,鸟类组成反映出典型的古北界鸟类区系特征;A区记录到鸟类79种,是鸟击防范的重点区域;鸟类常见的飞行高度为80～100 m,大多数雁形目和隼形目鸟类的飞行高度为200～300 m,该高度区间在飞机起降和爬升阶段极易发生鸟击事故;湿地、草地和林地记录到的鸟类种类较多,密度较高,是鸟击防范的重点区域.根据调查资料和吸引鸟类分布的主要环境因子的分析,提出了以生态环境治理为主和人为干扰相结合的鸟击预防对策.

焦化鼓风机系统智能控制策略研究及应用

针对焦化鼓风机系统具有非线性时变、多变量、强耦合及存在随机干扰的特点,通过采用基于最近邻聚类方法的RBF神经网络快速学习算法,实时在线辨识,建立被控对象的精确逆模型并用于控制,实现了将具有强耦合特性的多输入多输出(MIMO)系统解耦成单个独立的伪线性对象,并提出一种基于RBF神经网络逆控制与非线性比例积分微分(PID)控制相结合的智能控制策略,保证了系统稳定的同时改善了控制系统性能。仿真和应用结果证实了该控制策略具有快速适应对象和过程变化的能力及较强的鲁棒性。

焦炉集气管压力自适应预测解耦控制系统设计

针对焦炉集气管压力系统具有强耦合、强干扰、典型非线性、时滞等特点,在系统控制过程中将压力分段考虑,用基于RBF神经网络辨识的单神经元控制器和PID控制相结合的方法,保证集气管压力稳定在工艺要求的范围内;在总管控制级用RBF神经网络预测模型对鼓风机机前吸力的实际输出进行超前预测以克服鼓风机控制系统的时滞。仿真示例和应用结果都表明该方案具有理想的控制效果。

基于神经网络的自整定PID控制器设计

针对非线性时变系统,设计了一种基于神经网络的参数在线自整定PID控制器。该控制器采用基于最近邻聚类方法的RBF神经网络快速学习算法,通过实时在线辨识,建立被控系统的精确模型并得到准确的Jacobian信息;同时将此信息提供给BP神经网络,从而实现PID控制器参数的自动在线整定。仿真结果表明,该方法提高了算法的精度和速度并具有较快的系统响应和良好的跟踪特性。

焦炉集气管压力系统内模控制器设计

针对焦炉集气管压力控制系统具有强干扰、非线性时变、滞后等特点,设计基于最小二乘支持向量机的内模控制(Least Squares Support Vector Machines-Internal Model Control,简称LSSVM-IMC)与非线性PID控制(Nonlinear PID control简称NCPID)相结合的复合切换控制策略。将系统不同工况分开考虑,根据不同工况采用不同的控制算法。在正常工况下采用LSSVM-IMC算法对系统进行细调,以抑制未知干扰的影响,提高控制精度;在非正常工况下,采用NC-PID算法对系统进行粗调,使得系统在短暂时间内快速脱离高压或低压状态。仿真结果表明该控制策略不仅提高了系统的快速调节能力和稳态精度,而且增强了系统的鲁棒性。

电弧炉电极系统双模控制策略研究及应用

针对交流电弧炉电极控制系统具有非线性时变、多变量、强耦合及存在随机干扰的特点,采用基于最近邻聚类方法的径向基函数(RBF)神经网络快速学习算法,通过实时在线辨识,建立电弧炉电极系统的精确逆模型并用于控制,实现了将具有强耦合特性的多变量输入/输出(MIMO)系统解耦成单个独立的伪线性对象,并提出一种基于RBF神经网络逆控制与比例微分(P/D)控制相结合的双模控制策略。应用结果证实了该控制策略具有快速适应对象和过程变化的能力及较强的鲁棒性。

井壁取心资料在油田开发中的应用

将井壁取心技术应用于油田开发中,评价油层的水淹程度。经过与密闭取心资料、试油结果以及油井环空资料进行对比,认为对于薄差油层,井壁取心分析的水淹程度高于参数解释结果,与密闭取心资料对比基本符合率为80.0％,与环空资料对比,二者符合较好。说明应用井壁取心资料从分析原油的地球化学性质来识别油水层,了解油层水淹状况,可以提高薄差油层的水淹识别精度。

电弧炉电极调节系统双模控制器设计及应用

针对三相交流电弧炉电极调节系统具有非线性时变、多变量、强耦合及存在随机干扰的特点,提出一种基于RBF神经网络实时在线辨识的模型参考自适应解耦控制(MRAC)与比例微分(PD)控制相结合的双模控制策略。该策略通过在线建立电弧炉电极系统的精确模型并用于控制,使得系统具有快速适应对象和过程变化的能力以及解耦特性,稳定性分析和应用结果证实了双模控制器提高了系统的动态跟踪性能,增加了抗干扰能力,具有较强的鲁棒性。

LF炉电极控制器设计及其应用

针对LF钢包精炼炉电极控制系统具有非线性、时变、模型不确定、多输入多输出强耦合的特点,提出一种基于RBF神经网络实时在线辨识和神经网络解耦的模糊自适应控制方案,并进行了控制器设计。应用结果证实了此控制方案的有效性。

热电厂故障检测与诊断系统设计

针对马钢热电厂生产情况 ,本文所设计的整体故障检测与诊断系统 ,可快速地判断故障点并作出及时的处理 。

焦炉集气管压力基于BP网络辨识系统自适应PID控制

详细介绍了焦炉集气管压力控制器的设计方法,针对该焦炉集气管压力波动幅值大、压力振荡剧烈的情况以及焦炉集气管压力系统具有强干扰、强耦合、非线性的特点,提出了基于BP网络辨识系统自适应PID控制的智能控制方法。仿真试验表明该控制算法具有较好的动态性能和稳态性能,而且还具有很强的自学习功能和自适应解耦能力,适用于对非线性多变量系统的智能控制。

焦炉荒煤气传输系统多模型PI-GPC的仿真研究

充分考虑大多数焦炉荒煤气传输系统的对象特性与运行工况密切相关的实际特点,利用PI控制和广义预测控制的优点推导出一种改进型的广义预测控制策略。同时,在不同工况点下建立相应的控制器,并给出一种改进的控制器切换方法和切换之后的控制量补偿方法,以解决因为控制器切换和工艺设定值的改变而导致的切换扰动和系统的震荡、超调。通过利用改进的多模型广义预测控制,使得系统更具有鲁棒性、快速性。仿真结果证实了该控制策略的优越性。

基于LSSVM逆系统在污水处理系统DO控制中的研究

针对污水处理控制系统的非线性及时变等特点,在分析常规PID控制和模糊控制不足的基础上,以溶解氧DO为控制对象,提出一种由LS-SVM的逆模型与PID结合的复合控制系统,由LS-SVM辨识非线性系统的逆模型作为前馈控制器,形成直接逆控制。同时,由PID控制器构成反馈控制,克服直接逆控制鲁棒性不强的缺陷。仿真研究结果表明LS-SVM的逆模型辨识能力强,具有更好的抗干扰能力和鲁棒性。

基于WinAC的变频器数据通讯与在线监测

以PROFIBUS-DO工控网为基础,建立基于WinAC的主从站式现场总线控制网络,阐述了WinAC与MM420变频器数据通汛与在线监测的原理及方法。

焦炉鼓冷系统建模与GPC控制器设计

焦炉鼓冷系统由集气管、鼓风机、初冷器和鼓风机调速装置组成,主要功能是调节鼓风机转速,稳定初冷器前吸力和集气管压力,实现焦炉煤气稳定传输。建立2种工况模型,采用不同参数进行GPC控制。结果表明,该控制系统抑制扰动能力较强,鲁棒性好,对焦炉鼓冷系统的控制取得满意效果。

焦化鼓冷系统建模与多模型控制器设计

针对焦化鼓冷系统的稳定性与焦炉生产工况密切相关的特点,将系统分成三种不同的工况(正常生产、检修保温和推焦加煤),采用模型分段辨识与多模型切换的控制方法,建立焦化鼓冷系统的多模控制。仿真结果表明控制系统在模型变化时可及时调整控制器参数,提高了系统的动态性能,既保证了系统的控制精度和稳定性,而且提高了系统的抗干扰能力,可保证焦炉鼓冷系统的在不同特定工况下稳定运行。

热电厂汽轮发电机故障检测与诊断系统设计

针对某热电厂设备 ,介绍了汽轮发电机整体的故障检测与诊断系统的功能、软硬件结构及其特点。该系统可以快速地判断故障点并作出及时处理 ,以保证设备的高效运行及全面安排检修计划。

基于WinAC的70t LF钢包精炼炉电极控制系统设计及应用

针对70t LF钢包精炼炉,设计了基于WinAC电极计算机控制系统,并引入一种基于RBF神经网络实时在线辨识和神经网络解耦的模糊自适应控制算法对三相电极进行实时控制,应用结果证实了此控制方案较强的可靠性和鲁棒性。