Control-Net网络技术在污水处理厂的应用

Control -net网络是一个开放的、高速的、确定性的工业局域网,用于传输对时间有苛刻要求的信息,为对等通信提供实时控制和报文传送。可实现PC机、控制器、操作界面设备、I/O模块等不同设备间的联网通信。网络成功地应用在多种工业自动控制系统上。

追肥处理+防虫网对青瓜-豇豆轮作土壤养分及豇豆品质性状的影响

为保障豇豆质量安全,提高豇豆种植产量,同时改良产地土壤,在搭建白色防虫网条件下于青瓜-豇豆轮作土壤分别施用复合肥和酸性土壤改良肥追肥,比较分析2种不同追肥处理对网内土壤养分和网内外豇豆品质性状的影响。试验共设网内试验区和对照区、网外试验区和对照区4个小区。各小区面积统一为60 m^(2),单因素随机区组设计。结果表明,酸性土壤改良肥追肥处理的试验区土壤和复合肥追肥的对照区土壤pH均下降,分别下降0.44和0.61。网内试验区土壤有机质、速效氮、速效钾含量(w,后同)分别比试验前增加了2.56 g·kg^(-1)、42.37 mg·kg^(-1)、48.87 mg·kg^(-1),相对增加12.37%、34.20%、20.34%,有效磷含量(w,后同)比试验前降低3.98 mg·kg^(-1),相对降低1.95%。酸性土壤改良肥追肥处理的网内外豇豆商品荚率、荚果长、荚横径、单荚质量均高于复合肥追肥处理。两种追肥处理的网内外豇豆产品品质检测结果表明,网内外试验区豇豆商品荚率差异显著,而可溶性总糖、蛋白质、维生素C含量与对照区差异不显著,各处理豇豆脂肪含量均相同。综上,豇豆的综合性状以酸性土壤改良肥追肥处理更佳。

基于模糊神经网络的微电网荷储协调智能控制方法

针对传统比例-积分-微分(proportional integral derivative,PID)控制和模型论控制方法难以应对新型电力系统背景下微电网面临的运行场景复杂多变的问题,提出了基于模糊神经网络的微电网荷储协调智能控制方法。首先确定了微电网模糊控制输入及输出变量,以平抑净负荷波动及减少储能充放电频次为目的,将微电网控制经验总结成模糊规则表,采用神经网络深度学习算法修正模糊控制模型的隶属度函数中心、宽度和输出权重来提高模型的自适应能力,从而制定了可调控负荷和储能的功率控制系数;进而针对模糊神经网络控制输出的负荷调控需求量在各可调控负荷间分配的问题,提出了基于灵活性供给指标排序的负荷调控优先级选择方法,最终完成了微电网系统储能单元和可调控负荷控制策略的制定。某典型微电网系统算例仿真结果表明,所提方法制定的各可调控负荷与储能控制策略能在避免储能频繁和过度充放电的同时,在并网状态下有效减弱并网功率对上级电网造成的随机扰动,在孤岛状态下能够有效平抑系统功率波动,提升系统运行稳定性。

基于改进条件生成对抗网络的可控场景生成方法

可再生能源发电具有较强的随机性和波动性,为实现高效可靠的场景建模,提出一种基于改进条件生成对抗网络的可控场景生成方法。提出基于条件生成对抗网络的场景生成框架,结合Transformer的全局注意力机制以及常规卷积和深度可分离卷积的局部泛化机制,设计适用于提取可再生能源发电不同维度特征的网络结构;利用条件生成对抗网络模型建立低维气象特征隐空间和高维可再生能源发电数据之间的映射关系,提出一种可控场景生成方法,并建立随机场景生成、场景约减、极端场景生成和连续日场景生成4种生成策略。基于实际光伏、风电数据和气象数据的仿真结果表明,所提模型与方法能够有效学习可再生能源发电的随机性、时序性、波动性及空间相关性,实现对不同策略下场景的可控生成。

基于最大净功率输出的PEMFC阴极供气系统优化控制研究

通过建立质子交换膜燃料电池(PEMFC)阴极供气系统数学模型,分析空气压缩机电压和背压阀开度对系统净功率输出的影响;针对负载电流变化,研究PEMFC系统对应的最优过氧比和最优阴极压力,建立最大输出净功率-过氧比-阴极压力寻优表;考虑过氧比和阴极压力之间的耦合关系,基于辨识出的传递函数矩阵,设计针对空气压缩机电压和背压阀开度的前馈解耦控制器,优化氧气供给和压力控制,并进行相应的仿真验证。结果表明,所提解耦控制器能有效减小过氧比和阴极压力之间的耦合影响,在实现最大净功率闭环控制的同时,具有更快的响应速度和更小的超调量。

车车通信移动授权的功能建模及性能分析

车车通信列车运行控制系统中移动授权的生成对城市轨道交通运营效率有着较大的影响。通过分析车车通信列车运行控制系统中移动授权的生成过程及性能,建立基于有色Petri网(colored Petri net,CPN)的车车通信移动授权信息交互的模型,进行性能分析。研究移动授权生成过程中端对端通信传输时延的延时概率,根据不同信道质量下统计传输时延的平均值,计算移动授权完成的成功率。分析结果表明,基于车车通信的列车运行控制系统移动授权的生成过程,符合地铁长期演进(long term evolution for metro,LTE-M)系统端到端延时时间不大于150 ms的概率不小于98%,时延随着信道质量的下降而增加。

基于Diffusers框架的电商产品图制作方法研究

基于Diffusers框架与Control Net网络,文章开发并实现了服装产品图的制作流程,将Segment Anything与Grounding DINO结合,实现了自动分割衣服蒙版。将Semantic Segmentation与ViTmatte结合,实现了对皮肤的精细化分割。文章使用大模型的低秩适应实现了对图像风格的微调,利用Ultralytics框架,结合Diffusers提出了一种图像修复方法。将生成图与原图对比,实验结果表明:将Diffusers与Control Net网络结合,能够实现模特替换与背景替换,该方法可以为用户提供衣服上身的参考,降低商家的产品图制作成本。

空调温控负荷集群参与光伏消纳的潜力评估与互动框架

空调温控负荷集群作为当下最具调节潜力的需求侧响应资源之一,在削峰、填谷、分布式光伏消纳和电网调控中将发挥重要作用。因此,提出一种电力市场环境下,基于数据驱动和深度置信网络的空调温控负荷集群参与分布式光伏消纳的可调节潜力评估与互动框架。首先,利用数据驱动构建了基于深度置信网络的可调节潜力评估模型,实时输出温控负荷集群的可调节潜力;其次,考虑功率调整量在一定范围内变化的前提下,构建基于深度置信网络的需求互动模型,对温控负荷集群进行实时温度调控。最后,以冀北地区某10kV馈线作为实际算例进行分析,结果表明:所提框架能够充分利用空调温控负荷集群的可调节潜力,参与分布式光伏的消纳。

基于Petri网的柔性装配系统的鲁棒控制

该文集中讨论了拥有不可靠柔性装配系统(Flexible Assembly System,FAS)的鲁棒死锁控制问题,确保当故障资源恢复后系统应恢复正常生产而不会出现堵塞现象,即不仅可以在无故障资源的情况下使系统远离死锁,而且还能在有不可靠资源时保证系统的顺利生产。首先,建立拥有不可靠资源FAS的Petri网模型,模拟整个系统的运行情况和资源的故障与恢复;其次,根据系统的控制目标,通过提出的进程可被推进算法和改进银行家算法设计了一种满足鲁棒性的死锁避免策略;然后,利用两个例子验证所设计的鲁棒控制策略的有效性;最后,对比实验结果表明,所提出的死锁控制策略所得到的可达标识数为30710个,显著多于其他论文的策略,在可允许性上具有一定优越性。

铁路智能电子移动信号牌和控制系统研究

针对目前铁路工程中需作业人员在非天窗时段进入护网更换移动减速信号牌为机车司机提供限速信息,从而存在安全隐患的问题,论文提出研发一种铁路智能电子移动减速信号牌和控制系统,对其外观、显示系统、控制系统以及杆体进行了设计,从而实现远程控制切换限速值,减少作业人员的工作量,以及人身、行车、施工安全隐患。

基于语义分割网络的植保机器人视觉伺服控制方法

为实现稳定可靠的植保机器人视觉伺服控制,提出了一种基于语义分割网络的作物行特征检测方法。基于语义分割网络ESNet实现农田场景图像像素级带状区域检测,并利用最小二乘算法拟合得到每条行作物线特征;在此基础上通过设计一种主导航线提取算法获取导航路径,并利用卡尔曼滤波对主导航线几何参数进行平滑处理,有效抑制了不平整地面导致的机器人运动颠簸与视觉图像测量噪声引起的导航参数波动。继而构建机器人前轮转向、后轮差速的阿克曼运动学模型;在图像空间坐标下设计纯追踪控制器实现植保机器人的伺服运动控制。大田环境下的现场实验结果为:总体横向偏差为0.092 m,验证了本文方法的有效性。

多模式融合的武器目标分配系统模型设计

目标分配是指挥控制流程中的核心环节,分配模式的优化对于提升防空反导作战能力具有重要意义。为提高防空反导目标分配的鲁棒性、适用性以及博弈对抗性等作战性能,以应对当前复杂多变的战场环境,本文提出建立多模式融合的目标分配体系结构,对商用订单式的服务模式进行适应性改进,将“派单”“抢单”“抢派单融合”三种模型改进定义为军事模型;通过使用美国国防部体系结构框架(Department of Defense Architecture Framework,DoDAF)建立“他分配”“自分配”“他分配与自分配结合”的新型目标分配体系结构;引入Perti网模型,构建并分析Petri网模型的可达图,通过仿真实验平台,构建复杂作战场景,验证了分配策略机制的可行性。结果表明三种策略各具优势,本文设计的多策略结合在匹配时间、成功率以及效用值方面相较传统的单一策略具有较大优势。

丘陵山地小型圆捆机自动缠网装置设计与试验

随着农业科技发展,农作物秸秆利用更加多元化,其需求量也随之增加。为解决丘陵山地小型圆捆机存在的草捆易散落、缠网层数不可调、自动化程度低等缺点,对圆捆机的缠网装置进行了模块化设计,包括送网机构、切网机构、检测机构以及控制电路的设计,对送网机构进行了力学分析,加工制造样机并完成试验验证。该装置通过检测机构检测运行参数,经控制器处理后向送网机构和切网机构发出相应的执行指令,从而实现了送网、缠网和切网的自动化作业,并实现了缠网层数可调。在缠网时,其摩擦限矩组件对丝网施加拉力,使丝网缠绕更加紧实,经力学分析得出丝网拉力大小取决于压紧弹簧弹力,可通过调节压紧弹簧改变丝网拉力大小,并提供了相应的调节方法。性能试验结果表明:该装置性能稳定,工作可靠,可对Φ500 mm×700 mm的干草捆进行自动缠网作业,丝网布满草捆侧面,无漏缠现象;在缠网层数为3层时,缠网成功率为95%,抗摔率为83.3%;在缠网层数为4层时,缠网成功率为100%,抗摔率为90%;在缠网层数为5层时,缠网成功率和草捆抗摔率均为100%。设计了一种丘陵山地小型圆捆机自动缠网装置,经试验验证,作业机性能稳定可靠,满足设计要求。在缠网层数为3层时,平地作业性价比最高,丘陵山地作业时,需根据作业坡度,调至4~5层。

强降雨影响下小净距隧道洞口段失稳机理及控制技术研究

强降雨易诱发小净距隧道洞口段出现严重施工灾害。以某高速公路隧道为工程依托,基于现场调查与数值模拟手段,对小净距隧道洞口段围岩失稳特征与影响因素进行分析,提出小净距隧道洞口变形控制技术,并经现场测试验证了其可靠性。研究结果表明:洞口段围岩浅埋松散以及隧道左、右洞开挖错距过短和强降雨是该工程小净距隧道围岩变形过大与塌方的主要诱因;先行洞围岩变形随先行洞与后行洞开挖错距的减小而急剧增大;相较于上下台阶法,七步开挖留核心土法通过减跨作用并及时施作支护措施,在控制围岩变形方面具有显著优势,围岩在浸水劣化后变形大幅度增加,即使增大开挖错距与改变施工工法也无法有效控制其变形;通过回填封闭地表塌陷、增大左、右两洞的开挖错距、采用七步开挖留核心土法施工、缩短开挖进尺、增大支护强度等一系列变形控制技术措施,隧道围岩变形得到了有效控制。

重整再生器内网损坏原因分析及改进措施

该文总结了某石化企业1~#重整装置再生器历次检修内网损坏及检修情况,分析再生器内网损坏的原因主要是再生系统烧焦能力与反应系统规模不匹配、程控阀频繁故障、系统粉尘量大、热偶检测不具有代表性等引起的床层局部超温,并针对损坏原因提出了增设柔性热偶、降低程控阀故障率、“不停车”换阀等改进措施,应用效果表明各项措施能够明显降低床层局部超温风险,防止再生内网损坏,能够显著提升1~#重整再生系统运行稳定性。

对称NARMA-U模型及其神经网络自校正控制器

带预测误差补偿的改进NARMA-L2模型是由NARMA模型在自适应滤波动态工作点处一阶泰勒展开逼近得出的,在自适应滤波动态工作点处二阶泰勒展开逼近可得到对称NARMA-U模型,采用BP神经网络辨识对称NARMA-U模型参数,提出一广义目标函数,基于对称NARMA-U模型的非线性系统的神经网络自校正控制器,应用直接极小化指标函数自适应优化算法对BP神经网络连接权重值进行在线学习。仿真研究表明算法的响应优良。

基于改进FPPN的飞控系统故障传播路径分析方法

针对飞控系统多冗余、多闭环的结构特性,结合有向图模型和模糊Petri网(FPN)模型,构建飞控系统故障传播模糊概率Petri网(FPPN)模型,以解决飞控系统特定结构下的故障传播路径问题。改进的FPPN模型包含飞控系统有向图模型、故障传播特性量化计算模型和故障传播FPPN模型3个部分。采用面向对象技术分析飞控系统的功能行为和物理结构,综合复杂网络理论,构建系统故障传播有向图模型;引入Floyd算法,开展系统耦合关联分析,基于节点的度和边介数定义系统故障传播特性;在有向图模型的基础上,提出相应的结构映射规则,构建飞控系统故障传播FPPN模型,融合改进后的参数量化方法,设定2种推理算法对系统多冗余、闭环结构特性下的故障传播路径进行有效分析。通过数值分析与实例验证,获取飞控系统典型故障传播路径及路径上相关节点的状态值,验证所提方法的有效性。

二氧化铀产品堆密度提升研究

为提升二氧化铀产品品质,分析了铀纯化新老生产线二氧化铀产品的堆密度,发现铀纯化老生产线产品堆密度均高于新生产线产品的堆密度。分析其主要原因是新生产线结晶剂浓度波动较大,导致三碳酸铀酰铵的结晶效果变差,晶体粒径变小,进而影响了晶体煅烧效果和二氧化铀产品堆密度。通过将新老生产线碳酸铵配制岗位合并,统一、就近供应结晶剂,对回收的碳酸铵溶液进行增浓,并用蒸汽冲洗输送管道,解决了新生产线结晶效果波动问题,使新生产线二氧化铀产品平均堆密度提升了5.71%,平均每桶产品净重提升了4.73%,并提升了二氧化铀的产品品质。

基于控制点特征学习的前列腺组织轮廓线提取方法

前列腺疾病检测和诊断的重要手段之一是分析核磁共振加权成像(T2 Weighted Imaging,T2WI)与弥散加权成像(Diffusion Weighted Imaging,DWI)的结果。对前列腺组织图像识别和标注的工作依赖医生经验且效率较低,大量就诊数据的高效高精度处理成为该领域一大挑战。目前,在T2WI图像上提取轮廓的深度学习图像分割算法已有报道,但在DWI图像上提取前列腺组织轮廓,仍存在边缘模糊导致的轮廓线提取难题。针对该问题,提出一种前列腺轮廓控制点的深度学习检测方法。与直接检测轮廓线不同,该文提出一种U型卷积神经网络对轮廓线控制点进行特征学习,以降低由不同患者前列腺轮廓差异导致的特征歧义性问题。在大量已标注数据集上,采用监督学习方式,提出一种结合控制点概率与空间分布的加权损失函数以优化神经网络收敛速度与检测性能。在控制点高精度检测的基础上,采用曲线保凸拟合得到最终的前列腺组织轮廓线。在实验部分,采用前列腺就诊临床数据测试了所提方法的性能,并与直接检测轮廓线方法、多种经典图像分割方法进行了对比。在实验数据的测试结果表明,该方法在相似性系数指标及豪斯多夫距离指标等方面优于现有其他医学网络分割方法。此外,该方法由于仅学习轮廓控制点,因此其在小样本数据集上的学习能力显著优于直接检测轮廓线的深度学习方法。

松嫩平原水稻高产高效氮肥运筹模式研究

【目的】明确控释尿素运筹对松嫩平原水稻产量、氮素利用效率及土壤氮素供应的影响,旨在为该区域水稻制定科学合理的控释尿素高效运筹模式提供依据。【方法】于2021—2022年在吉林省松原市,以水稻品种东稻3为试验材料,在总氮量200 kg/hm2条件下,设置不施氮肥对照(N0)、普通尿素农户施用(FP)和优化施用(OPT),以及4个控释尿素基施与普通尿素分蘖肥配施比例处理(CRU40%、CRU60%、CRU80%和CRU100%)。于水稻主要生育时期调查植株生物量、氮含量和土壤无机氮含量,并于成熟期测定产量及其构成因素,计算作物氮积累量、氮素利用率和土壤−作物系统氮素平衡状况。【结果】与FP处理相比,4个控释尿素处理均显著提高了水稻齐穗期至成熟期植株氮积累量、齐穗后植株氮素积累分配比例和齐穗后氮素积累对籽粒贡献率,以CRU80%处理提升幅度最高;控释尿素各处理在稳定结实率和千粒重的同时,显著提高了水稻有效穗数和每穗粒数,提高了水稻产量和净收益(P<0.05)。4个控释肥处理中,以CRU80%处理产量和净收入最高,2年平均产量比CRU40%、CRU60%和CRU100%处理分别提高8.0%、2.9%、4.8%,净收益分别提高13.7%、4.8%和7.9%。CRU80%处理与OPT处理产量和净收益水平相当,而其他3个控释肥处理产量和净收益显著低于OPT处理。与FP处理相比,其他施肥处理氮素回收率、农学利用率和偏生产力均显著提高,以CRU80%和OPT处理最高。土壤−作物系统氮素平衡状况表明,氮素表观损失量以CRU80%处理最低,较CRU40%、CRU60%和CRU100%处理分别降低了16.6%、8.8%和8.0%,并与OPT处理相近。路径分析结果表明,齐穗前后水稻植株氮积累量均对水稻产量影响显著,主要是通过影响水稻有效穗数、每穗粒数和结实率而影响产量。而齐穗后氮素积累对水稻有效穗数、每穗粒数和结实率的影响均高于齐穗前氮素积累。【结论】在松嫩平原水稻产区,采用80%控释尿素基施+20%普通尿素分蘖肥运筹模式,或者采用优化的普通尿素施肥方案,可以显著提升水稻产量、收益和氮素利用效率,降低氮素损失量。由于氮肥优化模式施肥劳力投入多,应优先考虑80%控释尿素基施配合20%普通尿素一次追施的管理模式。