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摘要:针对在工业生产中连续反应器的运行处于能耗高的问题,依据先进控制理论,以工业连续反应过程为被控对象,依据对象特性,推导了其传递函数,并研究了智能控制算法,给出了控制方案.对控制温度滞后问题,结合传统比例-积分-微分控制与结合预测函数控制,提出PPFC控制方法.该算法结合了二者优点,相比于常规控制,实验结果表明其快速性和稳定性均得到了提高.该算法在西门子过程控制系统(PCS7)中实现,应用于高级多功能过程控制实训系统(SPMT-1000),完成了整个过程控制系统从冷态到稳态的全过程.结果表明智能复合控制算法提升了反应器温度控制的性能,满足生产要求,同时也达到了低碳环保的目的.
摘要:针对电厂锅炉在磨煤机运行方式改变后传统的锅炉调节系统很难取得良好的控制效果,结合410 t/h锅炉的结构特点和燃烧特性,提出一种针对磨煤机运行方式优选排序和送风回路模糊比例—积分—微分(PID)的智能控制策略.通过以一次风煤粉射程对炉内假象切圆的影响为标准,确定最佳的磨煤机运行方式,针对当前的运行方式,结合大量的专家知识和经验,建立模糊PID控制器对送风回路进行优化控制.仿真实验结果和实例表明,磨煤机运行方式优选排序和送风回路模糊PID的智能控制方法优于传统的手动控制和PID控制.利用磨煤机运行方式优选和送风回路模糊PID的智能控制,可提高锅炉系统的安全性和稳定性.
[硕士论文] 郭祥迁
检测技术与自动化装置 黑龙江大学 2018(学位年度)
摘要:睡眠分期是依据睡眠过程中的生理规律,对睡眠阶段进行划分的过程。精确的分期可以为睡眠质量评估和相关疾病诊断提供可靠的技术支持。
  早期睡眠分期工作由人工完成,主观性较强且分期效率较低。近年出现的自动睡眠分期技术,虽然在很大程度上解决了工作效率较低的问题,但也与之带来了参数数量与准确率之间出现矛盾的问题。本文以PhysioBank数据库中睡眠过程的单通道脑电信号和心电信号为研究对象,重点解决睡眠分期技术研究过程中参数过多和准确率较低的问题。主要研究内容如下:
  (1)睡眠生理信号特征提取。在时域、频域以及非线性域中提取单通道脑电信号特征,得到频带比、样本熵等14个特征参数。同时对心电信号进行预处理,生成心率变异性信号,在多分析域共提取9个特征参数。
  (2)睡眠生理信号特征选择与特征降维。采用自适应遗传算法进行特征参数选择,比使用全部特征参数,准确率提高3%。对比相关系数法以及基础遗传算法,使用自适应遗传算法筛选出的参数能够建立泛化能力更好的数学模型。对选出的特征参数进行主成分分析处理,可使得特征维数降低一半,为睡眠自动分期的实时过程提供了可能。
  (3)睡眠生理信号特征分类。提出基于遗传算法的组合分类器,优化子分类器在各分期类别上的判定权值,与基于贝叶斯投票法和单分类器的分期结果进行对比,实验结果表明两种组合分类器的分期准确率比4个单分类器的分期准确率高,而基于GA-CMC算法的组合分类器比基于贝叶斯投票法的分期准确率提高2.3%。
  研究证明,基于单通道脑电信号和心电信号所设计的GA-CMC自动睡眠分期算法,能够使用较少的特征参数,得到相对满意的分类结果,为实现睡眠过程的实时临测提供了可能,具有一定的应用价值。
摘要:锅炉的燃烧系统是一个复杂的动态机理系统,各控制回路和变量之间存在非线性、强耦合以及大滞后等特点,利用传统的机理建模和常规的比例、微分、积分(PID)控制策略,并不能有效实现锅炉燃烧系统的优化. 从基础的锅炉运行数据出发,结合锅炉燃烧系统非线性的特性,提出一种基于径向基(RBF)神经网络建模和序列二次规划法(SQP)优化算法的智能控制策略. 即结合锅炉的燃烧特性和主要影响变量,建立一个4输入、3输出的RBF神经网络模型,在建立精确模型的基础上,利用SQP算法对锅炉燃烧过程的主要影响变量进行寻优操作,从而达到锅炉燃烧优化的目的. 试验仿真和实际运行结果表明,RBF神经网络建模及SQP优化算法方法优于传统的机理建模和PID控制的策略.
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