基于多参量控制AMD的振动台子结构试验数值仿真

为了解决振动台子结构试验加载方式复杂的问题,以主动质量驱动器(active mass driver,AMD)装置作为振动台子结构试验的加载设备,以多参量反馈控制作为基本控制算法,以容易产生底部破坏的剪切型框架结构为试验研究对象,通过理论推导、数值仿真以及与PID位移控制进行对比来探讨这种试验方法的可行性、试验效果,以及试验设计的原则和方法.研究表明,多参量控制算法可以显著提高振动台子结构试验的控制精度.

水泥回转窑烧成带温度多参量控制方式应用研究

针对水泥生产线回转窑系统实际运行特点,结合温度及负压调节的工艺要求,在稳定旋风预热器出口风负压的基础上,利用预热器出口处含氧量作为回转窑烧成带温度自适应内模控制的前馈信号。通过自适应内模控制器输出控制量与该前馈信号叠加,在线实时控制变频生料给料机的投料量,确保回转窑系统的透气性,进而稳定回转窑烧成带的温度。仿真结果表明,该方法具有较好的控制效果,证实了所提出控制思想的正确性。

点光源环境下室内环境灯光多参量控制仿真

为提高室内环境灯光照射的自适应性能,需联合控制灯光参量。提出基于模糊PID的点光源环境下室内环境灯光多参量的控制方法。基于动态基元的自适应学习方法,构建室内环境灯光控制的约束参量模型,在模型参数约束下采用多自由度耦合调节方式,调节室内环境灯光的亮度和角度;采用模糊PID控制方法,进行灯光的亮度信息和光源输出信息的融合处理;构建模糊PID控制律实现对室内环境灯光的颜色、光强、照射角度、波束衍射特征等参量的多参量融合调节和控制。仿真结果表明,采用研究方法控制室内环境灯光参量,能有效提升灯光色彩融合效果,且方法自适应性能较好、控制律性能较强,可应用性更高。

多参量、大范围、精确控制的FAIMS测控系统研究

采用面向对象设计方法,从底层驱动出发,逐层封装,设计FAIMS多参量解耦合测控系统,实现FAIMS多参量大范围精准独立控制和全谱/多参量遍历扫描。对弱信号探测、补偿电压、分离电压、样品浓度控制和温湿度控制单元进行功能分解,并在此基础上对上述参量进行合理封装以实现对各参量解耦合控制。通过实验验证了系统的补偿电压扫描范围为-30 V~+30 V,响应时间控制在5μs以内,可配置任意波形扫描;弱信号探测器采样率为6.8 Hz~3.4 kHz,且噪声随之改变;分离电压的峰值为0~2 000 V、频率为0~2 MHz,上升和下降时间在0.02 ms左右;样品气流量为0~1 L/min,载气流量为0~5 L/min,二者配合实现浓度控制。FAIMS传感器测控系统设计有利于实验流程优化和多维全谱数据获取,为FAIMS传感器开展系统性实验研究和现场应用奠定了测控平台基础。

神经网络多参量地震模拟试验台控制算法

针对液压伺服地震模拟振动台控制系统非线性、构件动力非线性、系统频率响应曲线不平直的情况,在原湖南大学结构实验室振动台FTGT控制器位移内闭环控制的基础上,利用微机开发了一种多参量控制的外闭环控制回路,将力、位移、速度、加速度误差以一定的权值加入控制回路,组建用于加速度波形跟踪的外闭环控制器,以提供更平直的频率响应特性,使输入台面的峰值能量与地震波峰值能量相一致。并且针对实验过程中,结构物理参数的不断变化,将神经网络加入到多参量控制权值的在线调整过程,最终实现加速度波形的高频带高精度跟踪。经过台面模型试验,多参量控制外闭环有较好的自适应效果。

多煤层开采上覆采空区有害气体下泄定量化关系探讨

多煤层开采过程中上覆采空区有害气体易下泄至下伏采动空间,导致下伏开采工作面有害气体超限。以大同矿区双系煤层群开采侏罗系采空区有害气体向石炭系工作空间下泄为工程背景,应用关键层理论、流体力学等理论,提出了侏罗系采空区有害气体下泄的条件,对双系采空区连通特征进行了分类并给出其判别标准,创建了侏罗系采空区有害气体向石炭系工作面下泄的多参量控制方程。结果表明:大同矿区侏罗系煤层采空区有害气体向石炭系工作空间或采空区下泄的条件是,双系之间存在一定宽度的气体运移通道且双系流场间存在压差;大同矿区双系间采空区连通特征可以分为双系采空区流场不连通、双系采空区流场连通但不致灾、双系采空区流场连通且可致灾3类,同忻矿8207工作面与上覆侏罗系采空区的连通特征属于第Ⅲ类;针对同忻煤矿8207工作面开采条件,应用建立的有害气体下泄多参量控制方程,确定工作面主关键层破断2 h后,9403~10112 m3的有害气体从侏罗系采空区下泄到8207工作面及其采空区,从而导致8207工作面采场中有害气体2 h内增加30%~33%,易导致工作面有害气体超限。研究成果为多煤层开采上覆采空区有害气体向下伏采动空间下泄的条件、机理、下泄量计算等研究提供了全新的思路。

冶金工业中模糊自适应PID控制算法运用研究

模糊自适应PID控制算法可以结合古典PID控制,并结合特定工艺制作所需要的操作人员的长期积累的经验知识,实现了冶金温度控制过程中的升温、保温、降温控制,提高了产品质量,节约大量成本。

热处理工业中PID算法的研究与应用

PID智能控制算法能够融合多种不同参量并且可以在不同工作模式下微调PID控制参数,PID智能控制算法在热处理工业中的应用实现了热处理控制中升温速度、保温时间和冷却速度的良好匹配,提高了工艺控制技术和成品率,带来了可观的经济效益。