基于三菱FX系列PLC的电镀生产线的自动控制方案设计

传统的顺序控制器控制电镀生产线,电路复杂,可靠性差,提出以三菱FX系列PLC替代顺序控制器新思路,实现电镀生产线的自动控制,并对系统的硬件和软件进行了设计和实现.经过模拟调试,手动、连续、单步、单周期四种工作方式均可正常运行,并使电路简单,可靠性和稳定性都增强了.

一种基于生物智能控制的静止无功补偿器控制系统

针对传统PID控制在动态调节过程中存在快速性和平稳性矛盾的问题,提出了一种基于生物智能控制的静止无功补偿器控制系统的设计方法。生物智能控制器基于睾丸素分泌调节原理,其一级控制单元和二级控制单元采用比例控制和传统PID控制设计,一级控制单元根据控制偏差的大小动态调整二级控制单元的给定值输入,从而可迅速、稳定地消除控制偏差。仿真结果表明,基于生物智能控制的静止无功补偿器控制系统具有响应速度快、超调量小、动态和静态稳定性能好等优点。

基于二次型单神经元PID的静止无功补偿器控制系统仿真

针对传统PID控制器自适应性差、调节时间长的问题,设计了一种基于二次型单神经元PID的SVC控制系统电压调节器,并在Matlab/Simulink环境下对SVC控制系统进行了仿真试验。仿真结果表明,基于二次型单神经元PID的SVC控制系统,响应速度快,超调量小,自适应能力好,系统动态和静态特性良好。

静止无功补偿器的改进单神经元PID控制系统的研究

提出了一种单神经元PID控制系统的改进算法,实现了神经元比例增益K(k)和学习速率η_i(k)的在线自适应调整功能。该控制系统算法编写的M语言程序,采用Matlab的S函数,将应用到静止无功补偿器(SVC)的控制系统中在Matlab/Simulink环境下进行了仿真。仿真结果表明,基于改进单神经元PID的SVC控制器具有响应速度快、调节时间短、动态性能和稳态性能好等优点。

一种RBF神经网络自适应PID控制器在超临界温度系统的应用研究

将传统PID控制器参数优化和径向基函数(RBF)神经网络结合,提出了基于RBF神经网络的PID控制器。将该控制器用于某超临界电厂温度系统中,由RBF网络对温度控制系统进行在线辨识,建立其在线参考模型并为PID控制器提供信息,控制器通过在线的自学习不断进行适应性控制,从而实现参数在线自调整,优化误差性能指标。MATLAB仿真结果表明,控制器对超临界温度系统有较好的控制效果,不仅跟踪性能良好,而且抗干扰性较强,鲁棒性较好。

基于PLC的智能交通灯控制系统

应用PLC作为交通控制系统的底层控制器,PLC得到中心指令和该交叉路口实时交通流量信息后,利用模糊控制策略进行决策,优化交叉口信号灯的配时,达到很好的交通控制效果,有效地解决了交通流量不均衡、不稳定带来的问题。

一种径向基函数神经网络预测在超临界温度控制系统中的应用研究

超临界温度控制系统具有较大的惯性、时滞和非线性,且动态特性随运行工况而改变,难以建立其精确的数学模型,本文采用GGAP算法的RBF神经网络构成神经网络预测控制器,将在线学习和预测控制相结合,以某超临界电厂主汽温度为研究对象,MATLAB仿真实验表明,该方法能对超临界温度控制系统实现有效的控制,动态性能较传统的PID控制有较大的提高。

重型车辆非线性自动控制探测和跟踪分析

应用常规动态理论对重型车辆系统进行探测和跟踪过程的解析分析,把重型车辆系统的动态方程变为一个广义和常规的基于基本特征参数、自然频率、阻尼系数并考虑了外部干扰的非线性二阶动态系统.解析解法是对过去一直在重型车辆系统上所做的时域和频域函数分析方法的完善和补充,它们提供了大量快速的规范和定量分析模式,并决定着动态重型车辆系统研究的质量和特性.

工程车辆ROPS动态仿真与试验研究

提出了基于整车的ROPS动态仿真建模方法和滚翻试验方法;以轮式装载机模型在倾角为30°的硬斜坡滚翻工况为例,进行了ROPS仿真结果和试验结果对比,验证了建模方法的合理性;揭示了碰撞过程中ROPS的冲击力、变形和能量吸收规律。

基于改进型非线性度变换PI的SVC电压控制

针对传统PI控制用于静止无功补偿器控制系统存在快速性和平稳性矛盾的问题,提出了一种改进型非线性度变换的PI控制器设计方法,分别在传统PI控制器的比例、积分环节之前加入不同非线性度的非线性变换环节以构成非线性PI控制,并将其应用于静止无功补偿器控制系统电压调节单元的设计。仿真结果表明,改进型非线性度变换PI控制可在一定程度上提高常规非线性度变换PI控制的响应速度和稳定性;与传统PI控制相比,基于改进型非线性度变换PI控制的静止无功补偿器控制系统具有响应速度快、超调量小、动态和静态稳定性好等优点。

基于ADHDP方法的HVDC整流控制器设计

针对传统PI控制器在HVDC系统受到大干扰时难于产生有效控制作用的问题,设计了一种基于执行依赖启发式动态规划(ADHDP)方法的整流控制器,控制器的执行网络和评价网络均采用BP神经网络进行设计,并利用直流线路电流偏差信号在线训练两个网络以优化控制器性能。仿真结果表明,与传统PI控制器相比,所设计的的控制器具有更好的控制效果。

基于二次型单神经元PID的HVDC整流控制器设计

针对传统PID控制器存在自适应性差、调节时间长的问题,设计了一种基于二次型性能指标学习算法单神经元自适应PID的HVDC系统定电流整流控制器,控制器算法通过S函数-M语言编程实现,采用12脉冲桥结构的HVDC系统整流侧定电流控制模型在MATLAB/simulink环境下仿真,仿真结果表明,所设计的整流控制器超调量小、调节时间短、自适应能力好、控制效果良好.

中性点不接地的企业供电系统事故分析

通过对两个中性点不接地的企业供电系统事故实例的分析,找出了事故发生的原因,指出避免类似事故的技术要点,并给出了具体的解决方法和技术措施。

一种神经网络预测控制在超临界主汽温度中的应用研究

传统PID控制难以在非线性、迟延、时变和具有扰动特质的超临界主汽温度控制系统中达到满意的控制效果.因此,提出了一种采用多步预测、滚动优化和反馈校正的神经网络预测控制系统.以某超临界电厂主汽温度为研究对象,MATLAB仿真结果表明:不同的工况建立的主汽温度神经网络动态模型,能够很好地预测对象的动态特性,取得了优于传统PID的控制效果.

ADHDP方法在静止无功补偿器优化控制中的应用

介绍了静止无功补偿器SVC和自适应动态规范的执行方法ADHDP的基本原理,基于PI控制法的电压负反馈控制策略,应用ADHDP方法对输入PI调节器的电压偏差进行了优化,并在Matlab/Sim-ulink环境下对SVC控制系统进行了仿真实验。仿真结果表明,经优化后的控制系统响应速度明显提高,动态性能得到了较好的改善。

基于接触边界条件的球磨机应力分析及试验

以某大型球磨机为例,建立了包含轴承和回转体等主要部件的球磨机结构整体应力分析有限元模型;将鞍形座与轴承衬体、轴瓦与中空轴之间建立接触单元作为数值模拟的边界条件;以满载静止、满载启动和正常运行为分析工况,得到了鞍形座、轴承衬体、轴瓦、中空轴、左右端盖和筒体的应力幅值和变化规律。计算结果表明:左端盖与中空轴的过渡处应力最大,筒体中部应力最小。对该球磨机回转体的应力进行了测试,采集了典型截面在满载静止工况下转动一周过程中的周向应力和轴向应力,将应力测试值和计算值的动态分量进行了对比,二者吻合较好,从而验证了数值模拟结果的正确。

基于Matlab的方波分解与合成仿真实验设计

应用Matlab编写程序实现方波分解与合成实验,该实验用到将连续信号离散化处理、方波的时域和频域的转换、滤波器的频率响应等知识点,并将实验结果用Matlab自带的二维图显示出来,可以清晰地看到每个信号的时域波形、频谱,滤波器的频率响应,以及吉布斯现象,使学生更好地增强理论与实际相结合的能力,有助于学生更好地理解傅里叶级数展开式及信号频谱分析,为后续相关内容的学习奠定坚实的基础。

基于改进单神经元PID的SVC电压调节器

为了提高传统电压调节器的自适应能力,改善其动态调节效果,提出了一种新的单神经元自适应PID控制器的改进算法,并将其应用于SVC控制系统的电压调节系统中。误差较大时,K取大值,确保系统响应的快速性;误差较小时,K取小值,确保系统渐趋稳定。采用MATLAB的S-函数编写了该控制器算法的M语言程序,并在MATLAB/simulink环境下进行了仿真实验。仿真结果表明,基于改进单神经元自适应PID电压调节器的控制系统响应速度快,调节时间短,超调量小,系统动态性能及稳态性能良好。

一种水下无线传感器网络节点设计及其ARM实现

针对在水下环境应用日益广泛的无线传感器网络及其所面临的网络节点数据实时处理能力有限的现状,提出了一种新的设计解决方案,即基于ARM的水下无线传感器节点设计方法;采用灵活的直接数字合成的信号产生方法;将其与ARM的数据计算处理能力、嵌入式系统移植的特点结合起来,充分发挥两者的优势,完成一种具有优势的水下无线传感器网络节点设计。

Elman神经网络在农网短期负荷预测中的应用

为提高负荷预测精度,更好地反映负荷的动态特性,提出了一种基于Elman神经网络的预测方法。先对负荷样本进行数据预处理,消除伪数据,然后把不同日各时刻的负荷序列作为样本,对未来时刻的负荷进行短期预测。预测实例表明,基于Elman神经网络的预测方法比基于BP神经网络的预测方法具有更好的预测效果。