多目标优化控制在中药提取中的应用

针对中药生产提取工段控制量多、耦合强的特点，以减小提取罐中药液温度稳定时间、提高挥发油的回收量、减小能源消耗总量和增加有效药液提取量4个指标作为优化目标，提出一种利用神经网络对控制器进行多目标优化的设计方案，神经网络的权值和结构分别用遗传算法和变结构算法训练。实践结果表明，设计出的中药生产提取工段的控制器具有良好的综合性能：缩短了药液温度达到稳定值的时间，提高了药液和挥发油的产量，降低了总能耗，很好地完成了多项目标的优化。     

基于超级电容储能的光伏并网低电压穿越研究

采用超级电容储能配合光伏并网系统实现其低电压穿越功能,在电网电压跌落时,并网逆变器直接功率控制(DPC)的有功参考根据电网电压跌落程度进行给定,同时通过控制双向DC/DC变换器将直流母线侧多余能量存储于超级电容,以平衡逆变器两侧的功率,维持直流母线电压稳定.最后通过仿真验证了采用超级电容储能的协调控制方案的有效性和可行性.     

基于神经网络的超声波流速测量模型

传统的超声多普勒测流采用线性定斜率K的方法,不能准确反映水流随环境变化的多变性.应用人工神经网络的建模方法,采用多层感知器的模型结构和自适应学习速率的BP学习算法,建立了基于超声多普勒频率测量流速的功能模型,并将辨识模型的仿真结果与系统实验测量数据比较,以检验神经网络模型的可靠性.仿真实验采用不同性能的实测数据作为训练样本,通过训练得出了流速测量神经网络模型的结构和参数,以及网络输出均方误差曲线,并作出了垂线流速分布图.实验结果表明:该流速测量建模方法具有较高的精度和较强的适应性,能更好地反映系统输入输出之间的非线性关系,模型的应用符合水力学规律.     

基于解耦算法的实验用三容水箱液位控制

介绍了三容水箱系统实验装置的结构及原理,建立了三容水箱系统的数学模型,利用非线性解耦原理设计了解耦控制器,并对对典型工作状态时液位进行了控制,实验结果证明解耦控制算法是有效的.