基于RBF神经网络的电力系统自适应励磁控制器的设计

采用后推设计算法设计了SISO严格反馈系统的RBF神经网络自适应控制器。权值的调整算法基于所选择的积分型的Lyapunov函数 ,能保证整个闭环系统是最终一致有界的。把所设计的控制方案用于电力系统的励磁控制中。仿真结果表明 ,所设计的控制器具有良好的跟踪性能和鲁棒性     

基于H∞控制理论的二自由度内模控制器设计

内模控制可以较好地解决跟踪问题 ,但是如果存在标称模型与实际模型失配的问题 ,跟踪性能可能受到破坏。常规的内模控制在碰到对象模型失配时 ,可通过设计一个滤波器来消除模型失配造成的影响 ,但是滤波器的设计并没有一定准则。文中给出一种基于H∞ 控制理论的二自由度内模控制器设计方法 ,主要考虑了标称模型与实际模型的失配性 ,将跟踪问题转化成一个标准的H∞ 控制问题。该二自由度控制器由滤波器和反馈控制器组成。仿真结果表明了此控制器的有效性。     

高精度测井井深计量系统的研究

井深位置和仪器上下行速度是测井作业中不可缺少的测量数据.提出了基于马丁代克传感器和现场总线(CAN总线)式的集成化测量系统设计方案,采用Lattice公司的CPLD芯片ispM4A5-64,设计了测井系统中马丁代克传感器的脉冲信号检测、计量电路和CAN总线数据传输电路,给出了电路设计图、仿真波形和测试结果.现场试验表明,该系统具有较高的测量精度,井深测量最大相对误差≤0.1%;而且提高了数据传输的可靠性,满足测井井深测量系统的设计要求.     

基于DBFNN的非线性自适应控制在CSTR中的应用

讨论了一类放射非线性系统的自适应控制问题.首先对于利用方向基神经网络(DBFNN)对系统的不确定性进行建模.所得到的系统模型作为对象的数学模型用来设计控制器.首先设计了反馈线性化控制器,为了克服建模误差的影响又引入了内模控制机制.证明了只要网络的学习精度足够高,所设计的闭环系统是最终一致有界的.把所设计的控制策略用于CSTR的控制中,仿真结果表明了所设计的控制器有效性.     

基于径向基神经网络的精馏塔产品质量自适应控制

对精馏塔全阶模型进行了分析 ,设计了基于RBF神经网络的直接自适应控制器。采用双端控制 ,克服了单端控制的不足。网络权值的调整算法基于所选择的Lyapunov函数 ,这样可保证闭环系统的稳定性和权值参数的收敛性。仿真结果表明所设计闭环系统具有良好的跟踪性和鲁棒性。     

基于径向基神经网络的精馏塔产品质量自适应控制

对精馏塔全阶模型进行了分析。设计了基于RBF神经网络的直接自适应控制器。采用双端控制，克服了单端控制的不足。网络权值的调整算法基于所选择的Lyapunov函数，这样可保证闭环系统的稳定性和权值参数的收敛性。仿真结果表明所设计闭环系统具有良好的跟踪性和鲁棒性。     

基于RBF神经网络的电力系统自适应励磁控制器的设计

采用后推设计算法设计了SISO严格反馈系统的：RBF、神经网络自适应控制器。权值的调整算法基于所选择的积分型的Lyapunov函数,能保证整个闭环系统是最终一致有界的。把所设计的控制方案用于电力系统的励磁控制中。仿真结果表明,所设计的控制器具有良好的跟踪性能和鲁棒性。     

便携式油井示功图测试仪的研制

示功图是分析抽油机与抽油杆工作的重要手段.针对当前采油现场示功图测试设备存在的缺点和未来的发展趋势,提出了基于加速度传感芯片的无绳化、便携式示功图测试仪的设计方案,详细介绍了加速度信号和载荷信号的采集、处理、显示及数据传输等电路的硬件实现,并完成了电池供电与监测、人机交互电路的设计.现场试验结果和分析表明,该测试仪具有较高的测量精度,对游梁式抽油机冲程测量最大相对误差≤2.3%,对皮带式抽油机冲程测量最大相对误差≤1.8%.