基于自适应PID的屏蔽门无刷直流电机控制研究

地铁屏蔽门作为城轨交通的重要部分,无刷直流电机是主要的执行机构。在屏蔽门控制中存在速度慢、易干扰、效率低。该文提出了速度环模糊参数自适应PID算法。建立模型并搭建双闭环控制系统。通过实验得出:在模糊参数自适应PID算法的控制下,速度曲线基本没有超调;与稳态误差相比,参数自整定算法的稳态误差为2.7%;参数自适应算法控制系统具有响应速度快、动静态性能好、自适应性能好、系统鲁棒性强且运行平稳,在地铁屏蔽门控制中的控制效果更佳。

语文教学中学生自主学习初探

语文新课程标准强调：小学语文教学必须立足促进学生的全面发展，为其全面学习、终身学习打下坚实基础。笔者结合自身小学语文教学的实际，就如何引导学生自主学习进行探究。下面，谈点个人粗浅的认识与体会。

新形势下小学低年级作文教学

作文是学生运用语言文字进行表达和交流的重要方式，是学生感知生活，认识自我，进行创造性表述的过程。作文水平是衡量学生语文素养的综合体现。作文教学是现阶段小学语文教学的重点训练项目，也是广大语文教师共同探讨的话题。

为学生创设想象的空间

小学语文新课程标准强调重视培养学生的想象能力，而阅读作为学生搜集资料、处理信息、认识世界、丰富思维、获得体验的重要方式，受到了人们的关注，并被积极运用到教学过程中。笔者结合实际，尝试在小学语文教学中进行阅读教学，为学生展开丰富想象创设了一定的空间，取得了较好的效果。

基于GBDT和新型P-GBDT算法的催化裂化装置汽油收率寻优模型的构建与应用

催化裂化装置是一个高度非线性和相互强关联的多变量系统,基于数据挖掘技术的分析方法是优化该工艺过程的一类有力工具。笔者利用某石油化工企业集散控制系统(Distributed control system,DCS)和实验室信息管理系统(Laboratory information management system,LIMS)的工业生产实时数据,分别从指标与汽油收率的正负相关性、工业经验以及模型重要性筛选等方面选取了182个关键影响参数,利用梯度提升决策树(GBDT)算法构建催化裂化汽油收率的预测模型,预测相应的汽油收率。基于GBDT集成学习框架构建了P-GBDT模型,引入了特征扰动和特征权重,增大经验可控参数的权重,解决了普通GBDT模型对特征缺乏偏好、经验可控参数特征的权重较小的问题。结果显示,由P-GBDT算法构建的汽油收率预测模型预测结果的准确率、R^2、均方根误差等指标相比由GBDT算法构建的基准模型的预测结果明显更好,对真实收率的拟合效果更为接近,对优化改进实际可控装置操作条件具有更好的指导意义。

无刷直流电机模糊PID控制及建模仿真

基于对无刷直流电机(BLDCM)工作原理及数学模型进行的简要分析,在MATLAB软件的Simulink模块中,通过S-Function函数和Simulink独立集成模块,搭建出无刷直流电机控制系统仿真模型,对无刷直流电机控制系统进行速度环、电流环双闭环控制,使电机在仿真环境中能够正常运行。仿真控制系统采用模糊控制算法优化PID控制参数,仿真结果与理论分析基本吻合,验证了无刷直流电机模糊PID控制算法具有响应快、超调小等良好的控制性能。