PLC控制系统在电解铝环境中的抗干扰分析及解决方法

可编程控制器简称为PLC,是一种专门用于工业环境的数字运算操作系统。PLC控制系统的可靠性直接影响到工业企业的安全生产和经济运行,系统的抗干扰能力是关系到整个系统可靠运行的关键。中国铝业兰州分公司为满足400kA大型预焙槽生产工艺所引进的法国ECL电解多功能天车PLC控制系统,采用了美国Allen-Bradley公司(Rockwell自动化)开发的ControlLogix系列PLC及DeviceNet现场总线网络,由于设备运行在电解铝磁场强、温度高、粉尘大的工业环境中,所以对于PLC系统抗干扰性能提出了更高的要求。在设计、安装、调试、运行、维护过程中PLC系统抗干扰措施是否得力,关系到ECL多功能天车的正常运行。以ECL多功能天车为载体,主要研究产生干扰的原因及对在电解铝环境中PLC控制系统采取抗干扰措施的一些建议与思考。     

浅谈Ad Hoc网络技术

无线自组织网络（Ad Hoe）是当前无线通信领域中的一种新的、正在发展的网络技术,得到了人们的广泛关注,它的应用也正在迅速地从军事通信渗透到相关的民用通信领域。主要介绍了Ad Hoe网络的概念、特点、应用领域及目前主要的研究热点。     

非游荡集上的逐点伪轨跟踪性

讨论了非游荡集上的逐点伪轨跟踪性,证明了定义在紧度量空间上的连续满射若具有逐点伪轨跟踪性,那么它在非游荡集上的限制具有伪轨跟踪性.     

典型砂土盐渍土的电化学特性及其腐蚀性研究

为了研究砂土盐渍土的电化学特性及其腐蚀性评价应用,通过正交助手和SPSS设计典型含易溶盐阴离子(Cl~-,SO_4~(2-)和HCO_3~-)砂土盐渍土的正交试验组,对砂土盐渍土的电化学阻抗特性及X80钢的电化学极化进行了测试。根据砂土盐渍土中电子、离子运动分布规律,建立了基本等效电路模型。砂土的阻抗谱高频端对应电极表面双电层电容和法拉第过程电阻,低频端对应于砂层的电容和电阻。砂土盐渍土的Nyquist图均呈现高频区容抗弧和低频区不同程度的扩散斜线。统计学极差分析显示,各种阴离子对等效电路参数的影响机理呈现一定的规律;砂土盐渍土对X80钢的腐蚀属于轻微的局部腐蚀,生成了铁的氧化物。三种阴离子共存的砂土盐渍土中,SO_4~(2-)对砂土电化学腐蚀行为影响较大;对腐蚀速率影响大小排序为SO_4~(2-)HCO_3~-Cl~-。实际应用中根据电化学阻抗谱和极化电阻的测量值可以综合判断砂土的腐蚀性。     

网络控制系统的分析与硬件在线仿真

网络控制系统(NCS)是一种新型计算机控制系统,通过工业网络实现控制单元之间的数据交换,但这也给控制系统带来了时延等问题.在分析两种常见工业网络的时延特点之后,介绍了硬件在线仿真平台的构建,提出了理论与硬件在线仿真相结合的设计方法,即用平均时延对系统进行理论设计,再在硬件在线仿真平台上进行仿真和参数选择.某二阶系统的设计与仿真过程,说明了该设计方法的有效性.     

快鸟数据在光学遥感器成像仿真中的应用

针对早期光学遥感成像模拟软件基于地面图像或机载航空图像的情况,提出针对高分辨率快鸟图像进行航天光学遥感器成像仿真的方法。基于高分辨率快鸟图像,采用ISODATA法进行非监督分类,得到土地分类专题图,通过地物光谱数据库进行反射率转换,从而获得地面反射率图像;利用大气辐射传输软件MODTRAN对其进行大气修正,结合卫星遥感器辐射定标系数,最终得到卫星遥感器输出图像。通过系统仿真结果表明,利用快鸟进行光学遥感器成像仿真为伪装效果检验提供一种有效的手段。     

雷达干扰效果模糊综合评估方法研究

运用模糊综合判别的思想 ,研究了雷达干扰效果的评估问题 ,建立了衡量干扰效果各因素的模糊评价模型 ,提出了一种新的基于模糊综合的干扰效果评估准则和度量方法。结合实例 ,在分析影响雷达干扰效果因素的基础上 ,应用这种方法做了初步评估 ,并对该评估方法做了简要分析     

蛋白质功能环区肽库的合理筛选

改变蛋白环区序列是功能蛋白质设计的重要方法,运用环区数据库的最新统计结果,凭借精确快速的环区构象计算程序,将分子对接算法与组合化学策略结合,提出了用计算机模拟筛选组合肽库以获得功能蛋白的合理方法。     

苏里格气田节流气井积液规律分析

苏里格气田广泛使用了井下节流工艺,该工艺对气井生产后期的井筒积液产生很大影响。为了弄清井下节流器对气井积液规律的影响,采用物理模拟实验方法研究了节流器上端和节流器下端的积液先后顺序,利用苏里格气田实际气井生产动态数据,分析了节流器打捞后的积液动态变化规律,结合井筒压降数学模型和临界携液流量数学模型,提出了苏里格气田节流气井积液的4个过程,采用数值模拟软件和井筒压力计算软件相结合的方法,计算了气井节流器的最优打捞时机,为苏里格气田节流气井生产制度的合理制定提拱了依据。     

基于机器视觉的风力机叶片损伤检测系统

针对风力机叶片表面出现的磨损等早期损伤特征现象,传统损伤检测方法存在高成本低效率等问题,设计了一种基于机器视觉和图像处理相结合的风力机叶片损伤检测系统。通过搭建机器视觉实验平台完成风力机损伤叶片图像采集和处理,通过使用HSV进行颜色平面提取,卷积运算、高亮显示操作滤波,选用自动阈值分割方法中最小均匀性度量法进行阈值分割处理,最后通过数学形态学去噪处理,腐蚀、膨胀、开运算等操作完成特征提取,设计了基于LabVIEW的风力机叶片智能图像识别系统,通过对图像处理后的损伤特征识别效果调试,完成性能测试。实验结果表明：基于该算法处理后的图像在设计的识别系统内准确识别率达到92.3%,并对裂纹损伤进行目标测量得到实际长度且绝对误差最大为3 mm。该系统满足叶片检损的要求,实现对风力机叶片表面裂纹、轮廓磨损等损伤的图像处理和识别,并对损伤处进行标记、计数和测量,实现无损探伤,为兆瓦级风力机叶片损伤检测提供方法借鉴和图像处理、系统设计的技术支持。