用于控制的制冷系统稳态建模与仿真

为研究各控制参数对制冷系统性能的影响趋势,对制冷系统进行了数学建模和仿真．模型选用时考虑到既要计算速度快,又要有一定精度,因此对换热器采用“分区集总”的建模方法．为验证仿真结果的可靠性,进行了一定的实验验证,结果表明此仿真程序有一定精度,用于趋势性分析是足够的     

多输入多输出系统的加权多模型自适应控制研究

针对单入单出系统设计的加权算法无法在多输入多输出系统中得到较好的控制效果,对加权多模型自适应控制中的加权算法进行研究,并设计矢量与标量两种加权算法,研究多变量系统中标量以及矢量权值对系统的影响.同时,对加权算法中的误差性能指标进行研究,选取不同的误差性能指标,研究不同误差性能指标对权值收敛速度的影响.通过Matlab搭建Simulink仿真模型,对加权算法进行仿真.仿真结果显示,采用定常系数的误差性能指标的标量加权算法能对多输入多输出系统做出理想的控制效果.     

一种网络计划的综合优化模型

从网络计划中工期、费用和资源三者的综合优化更具有理论、现实和经济上的意义出发,提出了一种综合优化模型。首先进行工期－费用的优化,再进行资源有限－工期最短的优化,最后运用模糊综合评判选出最优的方案,在该优化方法的基础上,开发了综合优化的软件系统,并已用于实际工程,取得满意效果。     

基于数据的多模型分数阶PID控制方法

针对复杂非线性系统,将多模型建模与分数阶PID控制相结合,设计了一种完全基于输入-输出数据的多模型在线建模控制方法.首先,利用输入-输出数据对非线性系统进行在线多模型建模;然后,针对所建立的多个局部模型,基于加权控制方式设计分数阶PID控制器.该方法将对系统的建模与控制器的设计包含在一个控制系统设计框架以内,对系统模型的不确定性具有更好的鲁棒性,仿真实验的结果表明了该方法的有效性.     

一种网络计划的综合优化模型

从网络计划中工期、费用和资源三者的综合优化更具有理论、现实和经济上的意义出发 ,提出了一种综合优化模型 .首先进行工期 费用的优化 ,再进行资源有限 工期最短的优化 ,最后运用模糊综合评判选出最优的方案 .在该优化方法的基础上 ,开发了综合优化的软件系统 ,并已用于实际工程 ,取得满意效果     

神经网络输出优化在质量控制中的应用

讨论了BP（Back Propagation)神经网络的输出优化问题,并提出了一种新的优化算法。利用这种算法,对于由一组工业生产线产品质量数据所建立的神经网络质量模型,进行10000步迭代,求出了能使神经网络 输出优化的输入向量,其相应的神经网络输出值优于热轧产品质量数据中质量指标的最优值,因此起到了神经网络输出优化的作用。     

基于在线学习优化动态模型库的多模型自适应控制

提出一种通过在线学习优化动态模型库的方法. 当子模型数量增长达到设定规模时, 根据动态模型库中各子模型与实际对象的匹配程度, 选取匹配程度最低的旧模型删除, 并添加新建子模型, 从而维持动态模型库在设定规模以内, 解决了在线学习建立动态模型库子模型数量不断增长的问题, 避免了子模型数量的过度增长而引起的计算量增加和性能下降, 并通过仿真证明了算法的有效性.     

MIMO无线信道仿真模型分析

为了设计高性能的多输入多输出(MIMO)无线通信系统并预测其性能,对不同条件下的MIMO无线信道进行精确的建模和仿真是必不可少的.从MIMO无线信道模型分类、建模与仿真和天线间空间相关系数计算方法等方面,对典型MIMO信道模型和不同角度功率谱(PAS)分布下天线间空间相关系数的计算方法进行了详细阐述.给出了不同PAS分布下相关系数的统一计算公式和特殊入射角时的化简结果.介绍了锁孔(Keyhole)效应引起的信道退化现象.对相关系数矩阵的计算和不同PAS分布下天线间的相关系数进行了计算机仿真.仿真表明,天线间的相关性与中心入射角、角度扩展和天线间距有关,应用中需酌情考虑.     

基于动态面控制的MIMO自适应神经网络控制

针对一类具有未知函数控制增益的多输入多输出(M IM O)非线性系统,基于后推设计方法和动态面控制技术,提出一种间接自适应神经网络控制方案.该方案通过引入1阶滤波器,消除了后推设计中由于反复对虚拟控制的求导而导致的复杂性问题,并避免了反馈线性化方法可能出现的控制器奇异性问题,参数估计无需使用投影算法.利用李亚普诺夫方法,证明了闭环系统半全局一致终结有界,通过适当选取设计常数,跟踪误差可收敛到原点的一个小邻域内.仿真结果表明了该方法的有效性.     

风冷制冷机组的多变量模糊控制研究

针对一个多输入多输出、非线性复杂系统明显的非线性热力学耦合特性,采用模糊控制与神经网络相结合的方法,提出一种具有结构和参数学习能力的自组织模糊神经网络控制器,在控制过程中通过采样数据在线学习,调整网络结构,产生模糊控制规则并调整规则的参数,使得控制器具有模糊控制的特点,又有神经网络学习的能力．通过对风冷制冷机组控制试验的结果表明,该控制器能够达到同时控制蒸发压力和过热度的目的．     

阀门控制传质过程对太阳能吸附式制冷系统性能的影响

以活性炭-甲醇为工质对的翅片管式太阳能吸附制冷系统为对象,对系统在带阀门控制传质过程下的制冷性能和无阀门控制传质过程下的制冷性能进行了对比研究;并对在带阀门控制传质过程下最高解吸温度及关闭阀门时间与系统性能的关系进行了分析研究.实验结果表明:在同等天气条件下,系统在阀门控制传质过程下的制冷效率整体上比在无阀门控制传质过程下的制冷效率平均高出36.7%;系统关闭阀门时间在吸附集热床达到最高温度之后的35分钟之内,系统的制冷效果最好,关闭阀门时间越久,系统制冷效率越低.研究结果可为太阳能吸附制冷系统的优化设计提供参考.     

双级氨吸收制冷数学模型及对中间压力的研究

以东南大学研制的双氨水吸收式制冷系统为模拟样机，结合Ｓ．Ｃ．Ｇ．Ｓｃｈｕｌｚ氨水系统状态方程，建立了该制冷系统的数学模型。并通过实验计算机模拟结果进行了验证，两者取得了较好的一致。     

一种新型太阳能制冷系统

针对传统蒸气压缩制冷系统和太阳能吸收制冷系统的诸多问题,本文提出一种新型的可利用太阳能的蒸气压缩式制冷系统,该系统是由电驱动的蒸气压缩式制冷循环与太阳能驱动吸收式制冷循环组成的复合式系统,分析系统工作原理与特点,并通过理论计算分析24h时间段太阳辐射强度对组成新系统的吸收制冷循环的循环特性（COP）和新系统的循环特性（COP）的影响。     

探讨城市污水处理系统的控制模式

针对城市污水处理系统的自动控制问题,提出技术上可行、经济上合理的控制方案。并对控制系统的结构、功能、设备选型和建模等方面提出见解。     

输入受限网络控制系统的鲁棒模型预测控制

针对一类带有随机时延的输入受限多面体不确定网络控制系统,提出了一种鲁棒模型预测控制算法．假设随机网络时延为Markov链,并考虑Min-Max无穷时域性能指标,用线性矩阵不等式方法给出了依赖于模态的状态反馈控制器．基于Lyapunov方法,得到了保证可行性和鲁棒随机稳定性的条件．仿真结果验证了算法的有效性．     

基于并行感知器的制冷系统故障诊断分析

选择热力参数集组成反映制冷系统故障状态的特征向量,提出一种并行感知器神经网络,通过模式分类来尝试联系系统故障状态与热力参数特征向量之间的映射关系.对故障模拟实验结果的应用表明,基于并行感知器网络的诊断方法可行且有效,为开发以人工神经网络为框架的制冷系统故障诊断系统提供了研究基础.     

基于废热的制冷循环系统研究与设计

针对废弃热量利用率低的问题,深入研究喷射制冷循环系统的工作原理和主要的内部结构,对喷射制冷循环系统的工作过程进行建模分析,得出系统中主要工作参数之间的数学关系。然后引入蒸汽压缩制冷原理,设计一个增压喷射制冷循环系统,对系统的性能特点进行详细分析,并给出在不同现实需求下的改进优化策略。测试结果表明设计的增压喷射制冷循环系统可以提高低品味的热量的利用率。     

液压控制系统自动设计的知识模型

在液压系统的CAD中,计算机已能代替人完成一部分工作。然而,设计中的大部分工作仍是人工完成的。随着人工智能技术的发展,控制系统的计算机辅助设计已开始采用专家系统,从而能在更高的程度上代替人的工作。与液压系统的CAD比较,一个液压控制系统设计专家系统应具有下列功能:1°自动选取系统的元件,确定元件型号、工作参数,拟定系统原理图;2°进行动态仿真;3°自动分析仿真结果,提出改进方案,进行系统优化。     

教学质量监控系统的访问控制模型设计

对传统的访问控制方法与基于角色的访问控制方法进行了比较。针对教学质量监控系统的安全问题,提出了教学质量监控系统中基于角色的访问控制技术的安全应用模型,使用角色定义有效地确定了不同用户在系统中的访问权限,有利于控制系统中各用户的权限和系统安全运行。