加氯系统的应用介绍

介绍了呼延水厂的加氯系统工程概况,论述了加氯工艺流程和控制系统。     

供水管网多点加氯优化选址方法的研究

为了使管网运行调节更加灵活,把加氯点位置的选择和加氯量的确定分开来进行优化,基于图论的有关理论,通过分析供水管网的图形结构和水力特性,建立了加氯点有效作用矩阵,并对作用范围的重合度进行分析,试图在不涉及加氯量的前提下,寻求一种供水管网多点加氯优化选址的方法,为多点加氯技术在实际管网的运行和调节进行了有益的探索,大大增强了多点加氯技术的可操作性。     

用人工神经网络方法设计与实现自来水投矾控制

自来水混凝投矾的自动控制是当前制水工业的难点之一.通过目前自来水厂实际运行过程中对投矾量的影响因素的分析,设计了采用人工神经网络控制方法的投矾自动控制系统,并投入了实际的使用.经过1年的使用结果表明,在源水水质和气温四季变化分明的环境下,控制效果优异,实现了自来水混凝投矾系统的自动控制和节能降耗的设计目标.     

电厂水处理技术与工艺选择方法研究

本文基于笔者多年从事电厂水处理的相关工作经验,以电厂水处理技术为研究对象,论文首先相信论述了当前电厂水处理中所应用的技术,进而分析了水处理的工艺选择原则和方法,在此基础上,笔者结合工作实践进行了总结,全文是笔者长期工实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行有着重要的参考价值和借鉴意义。     

智能车辆规划与控制策略学习方法综述

智能车辆相关技术已实现了长足的发展,并已能够在有限封闭场景中实现自主行驶的基本功能. 然而,实际道路测试结果表明,目前智能车辆技术仍存在较多局限,而智能车辆在复杂城市与越野环境的大规模应用仍面临较多挑战. 作为智能车辆关键技术之一,运动规划与控制技术已基本建立了完整的理论体系并已得到较多工程应用,但传统方法在实际应用中仍存在动态复杂场景理解能力弱、场景适应性差、模型复杂度高、参数调整难度大等缺陷. 由于机器学习方法具备较强的知识表征与模型拟合能力,其已经在智能车辆的感知与导航技术中得到了广泛的应用. 而为了解决传统运动规划与控制技术存在的泛化性与适用性等问题,许多研究者近年来也开始探索基于深度学习、强化学习等机器学习方法的运动规划与控制方法. 本文将对目前基于机器学习的智能车辆规划与控制方法研究现状进行回顾,从规划与控制策略基本架构、基本学习范式以及基于学习的规划与控制方法三方面对现有智能车辆规划与控制策略学习方法进行分析,最后对研究现状与未来发展方向进行总结与展望.      

短跑训练中线性控制方法的应用

从训练过程控制的方法入手，依据现实制定“线性控制训练方案”，在阐述理论基础的同时，以吴乐洋100米成绩从11.3提高到10.7的训练过程为实例，探索控制训练法的有效途径。     

影响絮凝剂自动投加系统的因素总结

一、概述 在地表水净水工艺中,絮凝剂的投加是重要的一环。传统的投药自动控制技术：一是采用数学模型法;二是采用浊度负反馈的方法,但前者难以建立准确的数学模型,而后者难以解决滞后的问题。目前,流动电流控制絮凝剂自动投加技术已在全国各地的自来水厂得到广泛的采用。所谓流动电流控制技术,是因为流动电流（SCM）能够反映絮凝剂投加效果的好坏,将它作为需要控制的参数,使絮凝剂的投加量与原水水量、水质基本同步,从而取得满意的絮凝效果。下面是我公司关林水厂在使用此技术过程中总结出来的一些经验,供大家探讨。     

智能车辆轨迹跟踪控制方法研究

针对智能车辆的轨迹跟踪控制问题,提出了一种可以调节参数的智能车辆轨迹跟踪控制方法.首先,设计了模糊控制器对智能车辆进行路径跟踪控制;其次,为了提高车辆在高速下的路径跟踪效果,设计模型预测控制器,并结合轮胎的动力学特性及车辆动态特性对轮胎侧偏角、质心侧偏角等进行约束;然后,为了提高车辆在不同工况下的路径跟踪效果,进一步设计了基于PSO算法的模型预测控制器.比较三种控制器的控制效果,选择典型工况在联合仿真平台上进行仿真.结果表明,提出的智能车辆的轨迹跟踪控制方法可以有效地对车辆轨迹进行跟踪.     

在线短期负荷预测方法的研究与应用

根据电力系统负荷的特性，提出了一种在线短期负荷预测方法：用“周期模型”来描述并预测负荷的周期变化分量，再用ＡＲＭＡ模型对周期模型的残差进行建模并用Ｂｏｘ—Ｊｅｎｋｉｎｓ方法进行预测．模型参数的辨识采用在线辨识算法，因而对负荷的变化特性具有较强的适应性．实践结果表明，该方法具有很好的预测效果．     

新型智能挖掘机自动轨迹控制研究

为了使挖掘机能实现良好的轨迹规划与控制精度,具备良好的操作平稳性,建立了智能挖掘机工作装置运动学和动力学模型,并编制模型的Matlab程序,克服多变量、强耦合及负载扰动对于轨迹控制的影响,同时运用小脑模型神经网络(CMAC)的控制方法,逼近工作装置动力学模型,很好的解决自动轨迹控制的问题.结果表明,运用该控制方法得到了良好的控制效果,控制精度达到20mm之内,满足轨迹控制的要求,所以基于CMAC的控制策略方法可以实现对挖掘机实时准确的控制.     

新型生物絮凝剂的研究与应用

综述了传统絮凝剂在水处理中存在的缺陷以及微生物絮凝剂在水处理中的优越性,提出了絮凝剂的新发展方向是开发微生物絮凝剂.阐述了发展微生物絮凝剂的重要性及种类、结构特性、原理等问题并指出了发展趋势.     

预测支持系统中动态模型的研究与应用

介绍了一个智能预测支持系统中的动态模型生成的研究，提出了静态模型与动态模型两种模型表示方法。并对静态模型的表现形式，为产生动态模型而对方法库系统和模型库系统所作的改进，系统中心部件—模型求解控制模块、动态模型的生成进行了详细论述。     

基于BP网络的水资源预测方法的研究

对水资源预测的各种方法进行了分析，在本领域内推出一种新的预测方法－人工神经网络，可依据源数据，通过BP算法，自动形成水资源预测模型，从而推算出水资源变化趋势。人工神经网络有较强的学习功能，事先不需建立模型，而是根据预测的精度通过初始数据进行计算。从本文所得结果可以看出，人工神经网络是建立水资源预测模型的一种有效的方法。     

人工冻土温度场的智能方法预测

通过对两淮地区新建十几个冻结法施工井筒温度场的实测数据样本分析,较全面地考虑影响人工冻土温度场发展的诸因素,利用智能方法对大量样本的学习,形成了一个大型的能预测温度场的开放式网络结构。并与实测数据比较,表明该方法对未知温度场的发展能进行较好地预测,对井筒开挖时间、开挖方式及井壁结构的确定有重要意义。     

预测控制在结构振动控制领域的研究和应用

结构振动控制虽然在理论上己经解决了很多复杂的控制问题,但在实际应用中仍然存在许多问题和困难,如测量和时滞的影响。而预测控制采用最优估计理论,对对象未来的动态特性进行优化。预测控制应用于结构振动中具有显著的优势,逐渐发展成为一种新型的控制方法,如今已在许多行业的应用领域取得不小的成功。     

一种基于灰色理论组合预测方法的研究与应用

基于灰色理论中GM（1,1）模型提出了一种新的预测方法（趋势预测）,并将其应用到组合预测中,并运用遗传算法调整组合预测权系数得到最优解。通过实例证明,该方法是正确的,算法是有效的。     

越野地形下智能车辆的动力学建模与轨迹跟踪

提出一种越野地形下智能车辆的动力学建模与轨迹跟踪控制方法.针对越野地形建立了考虑路面倾角的智能车辆动力学模型,并推导了基于零力矩点的车辆侧倾安全约束.然后考虑上述车辆动力学模型及安全约束条件,设计了基于模型预测的智能车辆轨迹跟踪控制器.仿真试验表明该方法可以有效地适应复杂的越野地形,并能够在实现无碰撞轨迹的同时防止车辆发生侧翻危险.      

基于MPC的智能车辆路径规划与跟踪控制

针对在障碍物环境下的避障路径动态规划效果较差,以及在面对复杂工况和曲率较大的路况时,跟踪控制的效果仍然不理想等问题,本文以智能车辆为研究对象,提出了一种模型预测控制(MPC)结合人工势场(APF)算法的路径规划跟踪系统。将改进的势场模型函数引入到MPC的目标函数和约束中,设计了基于MPC和APF的避障路径动态规划器。。运用模糊控制对MPC的车辆横向路径跟踪控制器的权重系数进行优化。仿真结果表明：在干燥路面下,与MPC控制器相比,模糊MPC路径跟踪控制器的最大横向偏差减少19.14%。在湿润路面下,模糊MPC控制器最大横向偏差减少0.55 m。基于MATLAB/Simulink与Carsim软件搭建避障路径规划与跟踪控制联合仿真模型,选择动态障碍物不同速度进行障碍物路径动态规划及跟踪控制仿真试验。实验结果表明：跟踪规划路径过程中的最大横向偏差约为0.170 m,说明规划的避障路径能够安全有效地避开障碍物。     

汽车主动悬架控制方法研究

文章初步探讨了最优控制、天棚阻尼控制、自校正控制、模糊控制以及神经网络控制等控制方法在汽车主动悬架中的应用情况。并以电控悬架说明了主动悬架的实现问题。     

通讯网络指标告警的预测方法研究与应用

以时间序列ARMA模型为基础,加以BP神经网络的学习方法的模型,并利用区间估计的置信区间来过滤异常数据。对某通讯企业网络指标数据进行预测的结果表明,该模型与传统的模型相比具有较强的适应能力和较好的预测效果,从而验证了本模型与算法的可行性、有效性和可靠性。