基于神经网络的在线解耦控制

在介绍基于BP神经网络的PID控制和分散式神经网络控制的基础上,提出了一种将两种控制算法想结合的神经网络在线解耦控制,通过MATLAB实验证明了将该控制算法应用于复杂的燃机系统可以解除燃机系统内部各参数之间较强的耦合关系,并且具有较强的抗干扰能力,从而可以提高燃机的热效率。     

基于模糊免疫算法的变风量空调系统PID控制

由于变风量空调系统具有惯性大、时间滞后等特点,单独采用常规PID控制往往效果欠佳。本文借鉴生物免疫反馈机理和模糊控制理论,设计了模糊免疫PID控制器,将模糊免疫算法应用于室内温度控制环节,并运用模糊免疫PID控制技术对温室进行仿真试验。试验结果表明,控制环节的精度、鲁棒性、超调量及调整时间都得到较大改善。     

变结构模糊神经网络预测控制在变风量空调系统中的应用

针对变风量空调（VAV）系统具有大时滞、高度非线性和输入量多的特点,提出了变结构模糊神经网络预测优化控制算法,采用正一逆模糊神经网络建立VAV系统的预测模型,通过混合学习算法对变结构模糊神经网络的前、后件参数进行辨识,并对该系统进行仿真研究,达到了较好的控制效果。     

一种变风量空调的控制系统的设计

变风量空调,是指在保证送风温度没有改变的条件下,通过改变空调系统送风量的办法来满足室内负荷的变化.本文介绍了变风量控制系统的构成,从而实时调节各变风量末端的送风装置,满足其对不同温湿度的要求,节省能耗及运营成本.     

变风量空调系统的神经网络控制

首先阐述了变风量空调系统及其人工神经网络控制的策略,并从建立模型、样本训练和控制实现方面阐述了BP神经网络在变风量空调系统中的应用,对其不足和改进也做了简单说明。     

基于遗传算法的PID控制在变风量空调系统上的应用

变风量空调系统是一个具有大惯性、大滞后、变参数的复杂系统。通常变风量空调系统传统的PID控制,但常规PID控制的参数难以整定、系统超调量大、动态响应速度慢等问题。本文将基于遗传算法的PID控制应用到变风量空调系统中,经过MATLAB仿真,表明基于遗传算法的PID控制具有响应速度快、无超调量、过渡时间短等特点,可以大大提高系统的控制品质,以达到节能的目的。     

基于模糊神经网络的变风量空调系统风量预测研究

总风量控制法自提出后,由于末端动作频繁、通信量大、控制复杂而一直处于研究完善阶段.本文在空调室的神经网络预测控制系统得出满意的动、静态性能的基础上.将模糊控制与BP神经网络结合,建立了模糊神经网络对变风量空调系统的风量进行预测,使它们有效地发挥各自的优势并弥补各自的不足,提高了预测的精度.预测结果表明这种改进的控制方式在空调系统的负荷预测方面是有效的、可行的.     

基于PID控制的双牵引装置的张力解耦控制

以同轴电缆高压注气物理发泡生产线的张力控制问题为背景,通过对双轮牵引的受力分析,指出张力控制环节间存在耦合,讨论了双轮牵引之间的线缆张力控制问题,设计了一种基于PID控制的带解耦补偿的张力控制系统,并通过实验表明该系统具有良好的性能和应用价值。     

基于模糊神经网络的变风量空调风机变频控制节能研究

本文介绍了变风量空调系统的控制方法和变频技术的节能,对变风量空调系统中变频技术的应用与分析。     

浅谈变风量空调系统技术的新进展

变风量空调系统简称VAV系统（Variable Air Volume System）,它根据被控区域空调负荷的变化及室内要求参数的改变,自动调节空调系统的送风量,从而保证室内参数达到要求。变风量空调系统通常由空气处理设备、送（回）风系统、末端装置（VAV-BOX）及送风口和自动控制仪表等组成。     

基于PID神经网络的电液比例速度控制系统的研究

通过引入PID神经网络对电液比例调速系统进行控制处理,将复杂控制对象简化为一阶环节,有效地克服了难以建立数学模型的复杂系统采用PID控制时容易遇到的控制参数难以整定等缺点,使系统整体性能明显改善,仿真结果表明了所采用方法的有效性.     

基于CPLD的温湿度测控系统

本文论述了一种基于CPLD的温度、湿度测控系统。设计中使用VHDL硬件描述语言进行设计开发,通过温湿度传感器将模拟量输入到ADC0809进行A/D转换,再由CPLD主芯片进行测量显示并进行智能化控制以达到测控的效果。     

基于DDC的锅炉温度控制系统的设计

本次设计主要通过带有A/D、D/A功能的数据采集模块及外围的检测与执行元件,结合试验室所提供的过程控制对象,针对双层锅炉夹套水温为被控参数,设计研究锅炉温度控制系统,完成了系统的锅炉温度控制定值控制。     

基于小波网络的电力系统故障诊断

小波神经网络(Wavelet Neural Network)结合了小波变换及神经网络的优点,是一种基于知识的故障诊断方法,它不需要精确的数学模型,既具有良好的时频局部性质,又有较好的自学习能力和容错能力。本文介绍了小波网络及其在电力系统故障检测中的应用,通过EMTP仿真实验表明,小波网络与传统的人工神经网络相比,具有收敛速度快,鲁棒性强的特点,可以将小波网络应用于电力系统的故障检测。     

基于人工神经网络的自适应系统研究

研究了人工神经网络技术在自适应系统的应用。在运用人工神经网络原理建立站点模型的基础上,提出一个应用贝叶斯网络技术的自适应系统框架模型。     

煤炭专用码头输煤程控系统设计研究

通过对煤炭专用码头输煤程控系统的控制方式、系统硬件及软件设计的研究,实现了对专用煤炭码头输煤系统自动化控制及各级设备监控保护。系统运行后,可以加强输煤生产的安全可靠性,减少了工人的劳动强度,改善了工人的工作环境。     

基于改进PSO整定的PID控制算法在空调水系统中的应用研究

本文针对变流量空调水系统的惯性大、时间滞后等特点以及传统PID控制方法调节效果不佳等问题,采用自适应调整惯性权重的粒子群(DSAPSO)算法,初步对变流量空调冷冻水系统的回水温度与水泵转速进行优化控制。采用DSAPSO的PID自适应控制器,经过Matlab仿真后,控制环节的上升时间、超调量及调整时间得到较大改善,系统控制品质得到了一定提高,系统表现出良好的动态性能及较强的鲁棒性。因此,可将DSAPSO进一步应用于整个空调水系统的控制环节,以完成空调水系统的优化控制。     

网络环境下交通控制系统及其数据通信研究

本文针对网络化的城市交通控制系统，应用网络通信技术实现了交通数据在Internet中的通信功能，设计了通信中数据包的统一接口，为系统功能的扩展提供了极大的方便。论述了系统的网络通信实现过程，并对网络通信的可靠性和安全性进行了研究，应用Visua IC 6．0实现了其功能。     

计算机远程控制系统设计

计算机远程控制能够使操作者通过网络对远程主机进行控制,从而实施网络远程计算及管理维护功能。当前随着网络的广泛应用及网络办公的兴起,远程控制系统能较大地提高工作效率。本文以Windows系统平台为基础讨论分析了远程控制系统的关键技术及其实现方法。     

基于C/S的多媒体远程集中控制系统

主要从如何以微处理器为核心的控制转换为以个人计算机和网络来实现多媒体设备的日常维护。其中主要涉及系统的总体概述以及该系统的主要实现方法,这对一般学校的多媒体设备改造具有参考价值。