簡(jiǎn)介：自然發(fā)酵生產(chǎn)豆醬存在工藝水平低、發(fā)酵周期長(zhǎng)、規(guī)?；潭鹊?、原料利用率低，產(chǎn)品安全得不到保證等問(wèn)題。本論文主要研究了以米曲霉滬釀3042接種制曲，對(duì)豆醬自然發(fā)酵過(guò)程中各項(xiàng)指標(biāo)的變化和特征風(fēng)味物質(zhì)、微生物菌相變化進(jìn)行了分析，確定了關(guān)鍵特征風(fēng)味化合物和關(guān)鍵微生物，在表征關(guān)鍵微生物作用的基礎(chǔ)上，針對(duì)豆醬發(fā)酵的關(guān)鍵因素，提出了分階段、多菌種結(jié)合變溫發(fā)酵的綜合控制發(fā)酵策略，縮短了產(chǎn)品周期，保持了產(chǎn)品的風(fēng)味。首先分析了豆醬在自然發(fā)酵過(guò)程中主要成分的變化，PH和總酸在起始發(fā)酵的24周內(nèi)變化較快，后期變化緩慢，到16周時(shí)分別達(dá)到455和348％（以干基計(jì)）。還原糖在發(fā)酵一周后達(dá)到最大值276％，之后快速下降，到第8周后基本穩(wěn)定在80％。游離氨基酸總量的變化與氨態(tài)氮的變化一致，前4周增加較快4～8周緩慢增加，之后變化不大，在16周后氨態(tài)氮達(dá)到175％，呈鮮味的游離氨基酸為389MGG，占總氨基酸的2789％。采用SPME－GC－MS法分析了豆醬發(fā)酵過(guò)程中揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)的變化，發(fā)現(xiàn)揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)在第8周后快速增加，16周后還有繼續(xù)增加的趨勢(shì)。采用SPMEGCO技術(shù)鑒定了豆醬特征風(fēng)味化合物主要是HEMF、亞油酸乙酯、苯乙酸乙酯、苯乙醇、糠醛。另外酯類、23丁二醇、乙酸、苯甲醛、苯乙醛、26二甲基吡嗪對(duì)豆醬香氣也有重要作用。研究發(fā)現(xiàn)在自然發(fā)酵過(guò)程中細(xì)菌、乳酸菌數(shù)量的變化趨勢(shì)基本一致，在前2周內(nèi)快速增加，細(xì)菌總數(shù)達(dá)到108個(gè)G，乳酸菌總數(shù)達(dá)到09107個(gè)G，之后逐漸減少，乳酸菌下降的更快些。酵母菌在第4周時(shí)達(dá)到最大值15106個(gè)G，之后開(kāi)始下降。采用PCRDGGE方法對(duì)豆醬發(fā)酵過(guò)程中的關(guān)鍵微生物的動(dòng)態(tài)組成進(jìn)行了分析，并結(jié)合傳統(tǒng)的分離、培養(yǎng)方法，分離、鑒定了15株高鹽環(huán)境生長(zhǎng)良好的微生物，初步確定植物乳桿菌630MO115、嗜鹽片球菌630YN27、嗜鹽四聯(lián)球菌625MN50和魯氏酵母625YO125為今后接種發(fā)酵的關(guān)鍵微生物。比較了含鹽量分別為6％、8％、10％、12％和14％的醬醅在40℃下發(fā)酵過(guò)程中總酸和氨態(tài)氮含量的變化，確定在食鹽濃度為10％時(shí)發(fā)酵豆醬是適宜的。比較了溫度在20℃、25℃、30℃、35℃、40℃和45℃下PH、總酸、氨態(tài)氮含量以及乳酸菌、酵母菌數(shù)量的變化規(guī)律。結(jié)果表明適中的溫度（30℃、35℃）溫有利于酵母菌和乳酸菌的生長(zhǎng)。研究了前段采用20℃發(fā)酵，氨態(tài)氮含量達(dá)到14％時(shí)分別變?yōu)?0℃、40℃繼續(xù)發(fā)酵，和前段采用40℃發(fā)酵，氨態(tài)氮含量達(dá)到14％時(shí)分別變?yōu)?0℃、30℃繼續(xù)發(fā)酵等4種變溫控制發(fā)酵方式下PH、總酸、鮮味氨基酸含量變化和特征風(fēng)味物質(zhì)的含量。結(jié)果表明采用40℃→30℃發(fā)酵時(shí)達(dá)到氨態(tài)氮最高所需的時(shí)間最短（50天），但風(fēng)味略有不足。在研究植物乳桿菌630MO115、嗜鹽片球菌630YN27、嗜鹽四聯(lián)球菌625MN50和魯氏酵母625YO125之間共生關(guān)系的基礎(chǔ)上，提出分段控溫、分段添加乳酸菌和酵母菌的發(fā)酵控制策略，以發(fā)酵溫度、乳酸菌接種量、酵母菌接種量和酵母菌添加時(shí)期四個(gè)因素為自變量，豆醬樣品的感官評(píng)定得分為響應(yīng)值，進(jìn)行了四因素三水平的響應(yīng)面試驗(yàn)。分析得出最佳發(fā)酵工藝條件為發(fā)酵溫度324℃、乳酸菌接種量為287106個(gè)G、酵母菌接種量為455105個(gè)G、醬醅PH降到529時(shí)接種酵母菌，模型預(yù)測(cè)值為908±07。對(duì)在此最佳工藝條件下制得的豆醬進(jìn)行感官評(píng)定，得分為912，高于自然發(fā)酵法的869，與模型預(yù)測(cè)值相吻合，發(fā)酵周期由180天縮短為50天。對(duì)比了最佳控制發(fā)酵條件下與自然發(fā)酵豆醬之間的差異，得出控制發(fā)酵總酸以及還原糖含量均較低，氨態(tài)氮含量略有提高達(dá)到180％；鮮味氨基酸的含量由3890MGG增加到4772MGG；HEMF、亞油酸乙酯、苯乙酸乙酯、苯乙醇以及23丁二醇等關(guān)鍵風(fēng)味物質(zhì)的含量明顯增加?？刂瓢l(fā)酵產(chǎn)品的各項(xiàng)指標(biāo)優(yōu)于自然發(fā)酵產(chǎn)品。

簡(jiǎn)介：重慶大學(xué)博士學(xué)位論文基于支持向量機(jī)的熱工過(guò)程逆動(dòng)力學(xué)建模及控制姓名沈曙光申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別博士專業(yè)動(dòng)力工程及工程熱物理指導(dǎo)教師王廣軍20090601重慶大學(xué)博士學(xué)位論文噪聲的適應(yīng)能力。④將前述的逆動(dòng)力學(xué)模型辨識(shí)方法與自適應(yīng)逆控制技術(shù)相結(jié)合，建立了一種基于FLSSVM逆動(dòng)力學(xué)模型的自適應(yīng)逆控制系統(tǒng)。在控制過(guò)程中，通過(guò)FLSSVM方法在線辨識(shí)控制對(duì)象的逆動(dòng)力學(xué)模型，對(duì)控制器進(jìn)行在線更新；同時(shí)利用基于FLSSVM的逆動(dòng)力學(xué)模型自適應(yīng)地完成系統(tǒng)輸出擾動(dòng)消除過(guò)程。針對(duì)火電機(jī)組過(guò)熱汽溫對(duì)象和負(fù)荷對(duì)象設(shè)計(jì)了相應(yīng)的自適應(yīng)逆控制系統(tǒng)，控制過(guò)程仿真實(shí)驗(yàn)表明，所建立的自適應(yīng)逆控制系統(tǒng)具有良好的控制性能和自適應(yīng)能力，并表現(xiàn)了良好的輸出擾動(dòng)消除效果。⑤根據(jù)直流鍋爐汽溫對(duì)象典型動(dòng)態(tài)特性的分析結(jié)果，明確了現(xiàn)有的汽溫分段控制方法存在的主要問(wèn)題，建立了一種基于逆動(dòng)力學(xué)模型的直流鍋爐給水及過(guò)熱汽溫的自適應(yīng)逆控制系統(tǒng)，通過(guò)逆動(dòng)力學(xué)模型在線辨識(shí)，同時(shí)考慮直流鍋爐出口汽溫以及微過(guò)熱汽溫等對(duì)給水量和各級(jí)噴水量的共同需要，實(shí)現(xiàn)直流鍋爐給水及過(guò)熱汽溫的綜合控制。仿真實(shí)驗(yàn)表明，該控制系統(tǒng)具有良好的控制品質(zhì)和自適應(yīng)能力，并有效地消除了現(xiàn)有的汽溫分段控制方法中存在的控制量反復(fù)振蕩現(xiàn)象。關(guān)鍵詞熱工過(guò)程；逆動(dòng)力學(xué)模型；支持向量機(jī)；辨識(shí)；控制Ⅱ

簡(jiǎn)介：遠(yuǎn)程控制技術(shù)是自動(dòng)控制學(xué)科的一項(xiàng)重要研究課題。隨著無(wú)線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及遠(yuǎn)程控制相關(guān)理論自身的發(fā)展，無(wú)線遠(yuǎn)程控制技術(shù)成為一個(gè)熱門的研究和應(yīng)用領(lǐng)域。本文首先對(duì)無(wú)線遠(yuǎn)程控制技術(shù)的相關(guān)理論進(jìn)行了研究分析和比較了各種無(wú)線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，總結(jié)了無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)和技術(shù)要求；研究了遠(yuǎn)程控制的基本模型和性能因素，并重點(diǎn)分析了機(jī)器人遠(yuǎn)程控制模式；其次對(duì)無(wú)線遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)的軟件實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行了研究分析和比較了適于遠(yuǎn)程控制的軟件模型和編程方法，并著重介紹了套接字編程技術(shù)。結(jié)合“遠(yuǎn)程控制和精確打擊系統(tǒng)”項(xiàng)目的技術(shù)要求，選擇了適用于本課題所設(shè)計(jì)的機(jī)器人遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)。在理論研究的基礎(chǔ)上，以P3DX移動(dòng)機(jī)器人為控制對(duì)象，建立了一套機(jī)器人無(wú)線遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)搭建了無(wú)線局域網(wǎng)，總體設(shè)計(jì)了機(jī)器人遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)的硬件和軟件結(jié)構(gòu)，重點(diǎn)對(duì)機(jī)器人遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)中的關(guān)鍵問(wèn)題作了深入研究，并提出了解決方案。為了方便今后的系統(tǒng)擴(kuò)展和軟件開(kāi)發(fā)，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一套機(jī)器人遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)軟件開(kāi)發(fā)庫(kù)，并在此開(kāi)發(fā)庫(kù)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了整套軟件系統(tǒng)。經(jīng)過(guò)測(cè)試，本課題所開(kāi)發(fā)的機(jī)器人無(wú)線遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)達(dá)到了設(shè)計(jì)的要求，界面友好、操作容易、理論驗(yàn)證方便，是研究遠(yuǎn)程控制和精確打擊相關(guān)理論良好的環(huán)境，并可以作為遠(yuǎn)程控制課程的教學(xué)平臺(tái)。

簡(jiǎn)介：制造系統(tǒng)是動(dòng)態(tài)的、時(shí)變的多信息系統(tǒng)，提高制造系統(tǒng)的信息處理能力，是制造系統(tǒng)中需要解決的一個(gè)重要問(wèn)題。加工系統(tǒng)屬于制造系統(tǒng)的子系統(tǒng)，實(shí)踐表明加工過(guò)程中也普遍存在多種不確定性信息，從而導(dǎo)致加工過(guò)程的控制方法與控制策略的復(fù)雜性。信息熵作為度量不確定性信息的一種有效方法，其應(yīng)用研究在國(guó)內(nèi)外尚不多見(jiàn)。本文采用“理論探討計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)研究”的研究方法，將信息理論與控制理論相結(jié)合應(yīng)用于加工過(guò)程，研究基于信息熵的智能控制理論及其在加工過(guò)程中的應(yīng)用途徑、可行性和有效性。本論文主要進(jìn)行了以下幾方面的研究研究了加工過(guò)程不確定性信息及其信息熵度量方法。加工過(guò)程存在著模型不確定性、參數(shù)不確定性和測(cè)量不確定性等現(xiàn)象，這些不確定性或是隨機(jī)性、或是模糊性、或是復(fù)合不確定性，可分別用信息熵、模糊熵和混合熵來(lái)度量。本文給出了加工過(guò)程信息熵測(cè)度和計(jì)算算例，這對(duì)研究基于信息優(yōu)化的加工過(guò)程智能控制有重要意義。接著，本文提出加工過(guò)程基于互熵的控制方法?；レ厥切畔㈧氐囊环N，該控制方法不同于人工調(diào)試法和僅憑經(jīng)驗(yàn)的傳統(tǒng)參數(shù)選取方法。它是在得到實(shí)際輸出值與期望值二者互熵的基礎(chǔ)上，根據(jù)最小不確定性原理，通過(guò)優(yōu)化控制器參數(shù)而達(dá)到優(yōu)化控制的目的。本文給出了基于互熵規(guī)則的控制器的設(shè)計(jì)原理，設(shè)計(jì)方法及其具體的設(shè)計(jì)過(guò)程。本文對(duì)加工過(guò)程在不同時(shí)間給切削深度不同的擾動(dòng)，采用基于互熵的優(yōu)化控制、增益調(diào)整自適應(yīng)控制和常規(guī)PID控制器，對(duì)其進(jìn)行控制效果的比較。本文所提出的加工過(guò)程的基于互熵規(guī)則的控制方法在超調(diào)量、調(diào)節(jié)時(shí)間和上升時(shí)間等方面均取得優(yōu)于其他各控制方法的效果。最后，在XK5140數(shù)控銑削平臺(tái)上，對(duì)加工過(guò)程進(jìn)行基于互熵的控制方法的銑削實(shí)驗(yàn)及其與常規(guī)PID和增益調(diào)整自適應(yīng)控制的對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果與理論研究和仿真結(jié)果一致，這表明本文所提出的新方法是有效的，可行的。

簡(jiǎn)介：近年來(lái)，無(wú)線技術(shù)以其獨(dú)有的優(yōu)越性，越來(lái)越受到工業(yè)控制領(lǐng)域的重視。工業(yè)過(guò)程控制系統(tǒng)是控制領(lǐng)域的一個(gè)重要組成部分，其現(xiàn)場(chǎng)信號(hào)離散性高、系統(tǒng)延時(shí)大等特點(diǎn)非常適合與無(wú)線技術(shù)相結(jié)合。本論文在分析了工業(yè)過(guò)程控制發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，提出了在PLC過(guò)程控制系統(tǒng)中引入嵌入式系統(tǒng)、GPRS技術(shù)和無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的整體應(yīng)用方案。即嵌入式系統(tǒng)通過(guò)PROFIBUSDP智能從站與PLC通信，利用類似于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的信息無(wú)線傳輸網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)PLC與生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)之間的信號(hào)通路，并利用GPRS網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控計(jì)算機(jī)對(duì)過(guò)程控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控。論文隨后詳細(xì)闡述了系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計(jì)方法，以及對(duì)軟硬件的調(diào)試與驗(yàn)證。其中硬件部分包括控制系統(tǒng)信息無(wú)線傳輸部分的主機(jī)板、信息無(wú)線傳輸節(jié)點(diǎn)電路板以及現(xiàn)場(chǎng)信號(hào)調(diào)理板的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。軟件部分包括對(duì)信息無(wú)線傳輸部分主機(jī)板ΜCOSII操作系統(tǒng)的移植，TCPIP協(xié)議棧LWIP的移植，以及主機(jī)板各通信任務(wù)的編寫與調(diào)試。論文最后對(duì)所做的工作做了簡(jiǎn)要的總結(jié)，并對(duì)后續(xù)工作做了展望。

簡(jiǎn)介：該論文是作者參加國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目595850065990500850175029和教育部留學(xué)回國(guó)人員科研啟動(dòng)基金資助項(xiàng)目研究的積累中結(jié)合國(guó)內(nèi)外數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)獲取的最新成果適應(yīng)知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代智能控制系統(tǒng)發(fā)展的需要而提出的進(jìn)一步深化的新課題加工過(guò)程是一類時(shí)變性、非線性、非最小相位及模型不確定性的復(fù)雜系統(tǒng)為了實(shí)現(xiàn)全局范圍的有效優(yōu)化控制該論文首次提出把元學(xué)習(xí)理論和技術(shù)引入到智能控制領(lǐng)域并首次提出基于元學(xué)習(xí)的加工過(guò)程多策略協(xié)作控制以滿足加工過(guò)程智能控制整體最優(yōu)的要求提高加工過(guò)程智能控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性、適應(yīng)性、魯棒性和智能度該論文首先探討了學(xué)習(xí)一些基本問(wèn)題在智能控制領(lǐng)域的具體實(shí)現(xiàn)包括用誤差空間特征模型和類等效特征模型描述被控對(duì)象、控制策略集的構(gòu)成與控制策略性能描述、元數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)形式、元知識(shí)表示等其次該論文研究了加工過(guò)程幾種不同的控制算法PID控制、模糊控制、模糊自整定PID控制、極點(diǎn)配置自校正控制、仿人智能控制等仿真和試驗(yàn)分析了各控制算法的控制效果并在此基礎(chǔ)上建立了加工過(guò)程的控制策略集再次獲取由不同被控對(duì)象特征狀態(tài)、不同控制策略及與之關(guān)聯(lián)的性能特征所組成的元數(shù)據(jù)集并在元數(shù)據(jù)集中使用元學(xué)習(xí)排名法RANKING獲取元知識(shí)包括策略選擇規(guī)則和策略性能特征規(guī)則最后通過(guò)仿真和試驗(yàn)驗(yàn)證了基于所獲取元知識(shí)的加工過(guò)程多策略協(xié)作控制的有效性和優(yōu)良品質(zhì)該論文的研究表明基于元學(xué)習(xí)的多策略協(xié)作控制是可行的和有效的對(duì)這一方法的進(jìn)一步探討和研究不僅提高加工過(guò)程智能控制系統(tǒng)的智能自動(dòng)化程度而且為更大更復(fù)雜系統(tǒng)的智能控制問(wèn)題提供了可鑒之處

簡(jiǎn)介：液壓工程中一個(gè)突出的問(wèn)題是對(duì)膠管總成連接質(zhì)量控制沒(méi)有一個(gè)嚴(yán)格的理論界定表現(xiàn)為①對(duì)膠管接頭設(shè)計(jì)沒(méi)有數(shù)學(xué)模型描述②對(duì)總成壓縮量沒(méi)有數(shù)學(xué)模型描述在工程實(shí)際中總成壓縮量都由試驗(yàn)確定如果扣壓機(jī)控制系統(tǒng)的壓縮量標(biāo)準(zhǔn)建立在現(xiàn)行經(jīng)驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)上必然導(dǎo)致不準(zhǔn)確正是在這種背景下本文展開(kāi)了如下研究1對(duì)液壓工程應(yīng)用極其廣泛的鋸齒型膠管總成建立了力學(xué)模型在力學(xué)模型的基礎(chǔ)上得出了總成應(yīng)力應(yīng)變關(guān)系分析了膠管總成連接質(zhì)量的影響因素提出了膠管總成連接質(zhì)量控制準(zhǔn)則確定了相應(yīng)的控制策略使得膠管總成在扣壓過(guò)程中不需要檢測(cè)套筒外徑以及總成的配合間隙有利于提高總成的連接質(zhì)量2根據(jù)膠管總成質(zhì)量控制準(zhǔn)則設(shè)計(jì)了一套基于單片機(jī)的自動(dòng)控制系統(tǒng)為了適應(yīng)可視化操作本文引入WINDOWS編程理念到單片機(jī)編程中在適時(shí)檢測(cè)上引入了相關(guān)分析法使得系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確捕捉外套內(nèi)齒與鋼絲層接觸時(shí)的特征區(qū)間位置從而實(shí)現(xiàn)了膠管總成扣壓過(guò)程的自動(dòng)控制3進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)扣壓和爆破實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了模型正確性和控制系統(tǒng)有效性本文在三個(gè)方面有所創(chuàng)新1在設(shè)計(jì)理念上提出了膠管總成連接質(zhì)量控制準(zhǔn)則克服了傳統(tǒng)的依照經(jīng)驗(yàn)確定壓縮量的缺陷2首次建立了膠管總成力學(xué)模型3提出了變齒距設(shè)計(jì)總成接頭結(jié)構(gòu)并對(duì)該結(jié)構(gòu)進(jìn)行了有限元分析驗(yàn)證本文在理論有上述突破為工程實(shí)際提供了理論依據(jù)在實(shí)踐上開(kāi)發(fā)了一套扣壓機(jī)自動(dòng)控制系統(tǒng)有助于提高壓管的效率和總成連接質(zhì)量因此本文具有重大的工程實(shí)用價(jià)值

簡(jiǎn)介：隨著電磁式繼電器的應(yīng)用領(lǐng)域越來(lái)越廣泛，我國(guó)生產(chǎn)該產(chǎn)品的企業(yè)現(xiàn)在已有千余家。繼電器產(chǎn)品的可靠性已經(jīng)成為了企業(yè)贏得市場(chǎng)的重要因素之一。因此對(duì)繼電器的可靠性進(jìn)行研究具有重要的意義。在繼電器的操作可靠性研究領(lǐng)域中，除了要研究其可靠性指標(biāo)和試驗(yàn)方法之外，功能強(qiáng)大、可靠性高、能夠靈活適應(yīng)環(huán)境的繼電器電壽命試驗(yàn)為核心的檢測(cè)系統(tǒng)的研究成為了關(guān)鍵。將繼電器檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用于廣大生產(chǎn)企業(yè)和檢測(cè)機(jī)構(gòu)才能真正將繼電器可靠性研究工作付諸實(shí)施，并且為生產(chǎn)廠家提供了提高產(chǎn)品可靠性、增強(qiáng)產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力的有效手段。本文在了解了繼電器檢測(cè)方法和裝置國(guó)內(nèi)外研究概況的基礎(chǔ)上，面對(duì)國(guó)內(nèi)對(duì)于繼電器檢測(cè)系統(tǒng)的需求，研制開(kāi)發(fā)了遠(yuǎn)程管理和現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)雙模式的小型繼電器檢測(cè)裝置。本文還分析了目前常用的繼電器監(jiān)測(cè)方法和繼電器檢測(cè)裝置中常用的技術(shù)，提出了新的設(shè)計(jì)方案，針對(duì)傳統(tǒng)的試驗(yàn)系統(tǒng)增加了新的試驗(yàn)功能，對(duì)試驗(yàn)系統(tǒng)的硬件和軟件進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化。本文詳細(xì)地介紹了新型繼電器檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案；系統(tǒng)中主要硬件以及重要電路模塊的原理；采用了VISUALC中嵌入?yún)R編語(yǔ)言的混合編程技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了友好的人機(jī)界面，文中闡述了各個(gè)功能模塊的程序設(shè)計(jì)原理和實(shí)現(xiàn)流程；軟件定時(shí)器技術(shù)的應(yīng)用，適應(yīng)了繼電器頻繁操作的需要；基于網(wǎng)絡(luò)編程接口程序的開(kāi)發(fā)，使繼電器電壽命試驗(yàn)通過(guò)服務(wù)器遠(yuǎn)程管理成為了現(xiàn)實(shí)；最后，以一次具體的檢測(cè)實(shí)例驗(yàn)證了系統(tǒng)的可靠性，并結(jié)合系統(tǒng)可能會(huì)受到的影響給出了分析。新型繼電器檢測(cè)裝置的研究成功，拓寬了網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用，最重要的是使低壓電器產(chǎn)品的可靠性檢測(cè)技術(shù)進(jìn)入了一個(gè)新的階段。

簡(jiǎn)介：磨礦過(guò)程是冶金、有色、水泥、材料等工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的重要工序。選礦工業(yè)中，磨礦過(guò)程的作用就是將大顆粒礦石磨碎到一定的粒度，使有用礦物與脈石單體解離，以便后續(xù)作業(yè)能對(duì)有用礦物進(jìn)行有效選別。磨礦粒度是衡量磨礦過(guò)程運(yùn)行品質(zhì)最重要的工藝指標(biāo)，直接制約著選礦產(chǎn)品質(zhì)量和金屬回收率的高低，影響著整個(gè)選礦廠的經(jīng)濟(jì)技術(shù)指標(biāo)。由于磨礦過(guò)程關(guān)鍵工藝指標(biāo)磨礦粒度難以在線測(cè)量，且與過(guò)程控制回路輸出之間的動(dòng)態(tài)特性表現(xiàn)為強(qiáng)非線性、強(qiáng)耦合、大時(shí)滯等綜合復(fù)雜特性，難以用精確數(shù)學(xué)模型描述，且隨生產(chǎn)工況和邊界條件的變化而變化，因此采用經(jīng)典PID以及常規(guī)基于數(shù)學(xué)模型的控制方法難以保證工藝指標(biāo)在合理范圍內(nèi)，必須采用先進(jìn)運(yùn)行控制方法對(duì)磨礦生產(chǎn)過(guò)程中的關(guān)鍵工藝參數(shù)進(jìn)行運(yùn)行優(yōu)化控制。本論文課題來(lái)源于“973”國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃中的“復(fù)雜生產(chǎn)制造全流程一體化控制系統(tǒng)整體控制策略與運(yùn)行控制方法”課題依托東北大學(xué)流程工業(yè)綜合自動(dòng)化國(guó)家重點(diǎn)室驗(yàn)室的生產(chǎn)制造全流程一體化控制實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，本論文主要根據(jù)研究的磨礦過(guò)程智能監(jiān)督運(yùn)行控制算法設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)了磨礦過(guò)程運(yùn)行的智能監(jiān)督控制軟件，該智能監(jiān)督控制軟件可為運(yùn)行控制方法研究者進(jìn)行算法開(kāi)發(fā)和驗(yàn)證，也可為實(shí)際工業(yè)用戶提供操作培訓(xùn)和指導(dǎo)，并且具有實(shí)際工程應(yīng)用的前景。本文具體研究工作如下1首先對(duì)工業(yè)過(guò)程控制和磨礦過(guò)程運(yùn)行控制的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述。然后在分析磨礦過(guò)程工藝流程的基礎(chǔ)上，針對(duì)磨礦過(guò)程運(yùn)行控制現(xiàn)狀，指出了磨礦過(guò)程運(yùn)行控制中的問(wèn)題，以及開(kāi)發(fā)磨礦過(guò)程運(yùn)行的智能監(jiān)督控制軟件的意義。2闡述了磨礦過(guò)程運(yùn)行的智能監(jiān)督控制策略和方法，該智能監(jiān)督控制方法由過(guò)程控制系統(tǒng)設(shè)定值優(yōu)化、粒度預(yù)報(bào)、動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)、磨機(jī)過(guò)負(fù)荷診斷與調(diào)節(jié)等模塊組成。其中設(shè)定值優(yōu)化模塊采用QP算法進(jìn)行優(yōu)化設(shè)定粒度預(yù)報(bào)模塊采用案例推理方法實(shí)現(xiàn)粒度的預(yù)報(bào)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)模塊采用模糊推理方法對(duì)初始回路設(shè)定值進(jìn)行校正過(guò)負(fù)荷診斷與調(diào)節(jié)模塊采用專家規(guī)則方法確保運(yùn)行過(guò)程中的安全性。3針對(duì)磨礦過(guò)程控制系統(tǒng)的組成及特點(diǎn)，分析了磨礦工藝流程，根據(jù)研究的磨礦過(guò)程智能監(jiān)督運(yùn)行控制算法對(duì)磨礦過(guò)程運(yùn)行的智能監(jiān)督控制軟件進(jìn)行設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)，包括軟件需求分析、軟件結(jié)構(gòu)、軟件功能、智能監(jiān)督控制策略及其運(yùn)行流程等。由于采用面向?qū)ο蟮拈_(kāi)發(fā)方式，并采用CS架構(gòu)模式，使得開(kāi)發(fā)的磨礦過(guò)程智能監(jiān)督控制軟件具有可視化、模塊化、以及可組態(tài)、可復(fù)用和通用性的優(yōu)點(diǎn)。4為了驗(yàn)證開(kāi)發(fā)的磨礦過(guò)程運(yùn)行的智能監(jiān)督控制軟件的合理性和有效性，構(gòu)建了磨礦過(guò)程運(yùn)行控制的半實(shí)物仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，具體包括磨礦過(guò)程運(yùn)行控制系統(tǒng)、過(guò)程控制監(jiān)控系統(tǒng)、過(guò)程控制系統(tǒng)、虛擬儀表與執(zhí)行結(jié)構(gòu)系統(tǒng)以及磨礦過(guò)程虛擬對(duì)象。然后，在構(gòu)建的磨礦過(guò)程半實(shí)物仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)基礎(chǔ)上，開(kāi)展了智能監(jiān)督控制軟件的實(shí)驗(yàn)研究。測(cè)試了正常工況下和非正常工況下智能監(jiān)督控制軟件的運(yùn)行控制效果，從而驗(yàn)證了智能監(jiān)督控制軟件的合理性和可行性以及智能監(jiān)督控制策略及算法的有效性。

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簡(jiǎn)介：工業(yè)過(guò)程控制規(guī)模日趨龐大如何實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)部硬件設(shè)備及軟件程序之間的開(kāi)放性連接成為業(yè)界關(guān)注的首要問(wèn)題論文首先從分析傳統(tǒng)的過(guò)程控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和基于OPC技術(shù)的過(guò)程控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)入手通過(guò)比較可以看出正是基于OPC的統(tǒng)一開(kāi)放性它可以很好地解決傳統(tǒng)方式所無(wú)法解決的諸多問(wèn)題OPC所代表的是一種全新的結(jié)構(gòu)體系和思想具備無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì)其必將成為新一代的工業(yè)過(guò)程控制軟件標(biāo)準(zhǔn)為了深入地理解該技術(shù)的內(nèi)涵作者主要做了兩方面的工作一方面對(duì)OPC標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了系統(tǒng)地分析和研究另一方面結(jié)合實(shí)際問(wèn)題并運(yùn)用該技術(shù)開(kāi)發(fā)出了一套完整的應(yīng)用系統(tǒng)獲得了良好的預(yù)期效果發(fā)現(xiàn)并解決了一些關(guān)鍵性的問(wèn)題從而進(jìn)一步加深了對(duì)該技術(shù)的認(rèn)識(shí)該應(yīng)用系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)工作主要包括系統(tǒng)硬件設(shè)備構(gòu)建和程序設(shè)計(jì)服務(wù)器程序、客戶程序兩部分該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了在分布式網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的應(yīng)用同時(shí)驗(yàn)證了OPC可以解決軟硬件之間兼容性的問(wèn)題取得了較好的實(shí)用效果

簡(jiǎn)介：點(diǎn)擊查看更多智能控制在轉(zhuǎn)爐煉鋼吹煉過(guò)程動(dòng)態(tài)控制中的應(yīng)用研究.pdf精彩內(nèi)容。

簡(jiǎn)介：冷卻過(guò)程是水泥燒成的重要環(huán)節(jié)其功能是對(duì)高溫熟料進(jìn)行冷卻、輸送同時(shí)對(duì)熱量進(jìn)行回收現(xiàn)代化水泥生產(chǎn)線普遍采用篦式冷卻方式篦式冷卻過(guò)程的控制問(wèn)題一直是水泥生產(chǎn)過(guò)程自動(dòng)化的難點(diǎn)之一本文在合理假設(shè)條件下從篦式冷卻過(guò)程穩(wěn)定工況下所表現(xiàn)出的實(shí)際特性出發(fā)分析了篦式冷卻過(guò)程的工作機(jī)理建立了水泥熟料篦式冷卻過(guò)程的熱力學(xué)模型并依據(jù)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行了仿真研究同時(shí)以德州大壩水泥廠篦式冷卻過(guò)程為研究對(duì)象研究了預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)并通過(guò)OPC接口將控制系統(tǒng)外掛于DCS實(shí)現(xiàn)了篦式冷卻過(guò)程的自動(dòng)控制實(shí)際運(yùn)行表明了該方案的正確性和實(shí)用性根據(jù)篦式冷卻過(guò)程的工藝特點(diǎn)深入分析了第三代充氣梁篦式冷卻機(jī)的工作機(jī)理結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際得到了影響冷卻過(guò)程的主要因素有料層厚度、料球粒度等并定性給出了這些影響因素與冷卻效果之間的關(guān)系而到目前為止這些影響因素還難以直接測(cè)量但卻可以通過(guò)篦冷機(jī)篦下二室壓力的不同變化特性來(lái)間接反映由于篦式冷卻過(guò)程參數(shù)波動(dòng)頻繁且幅度大常規(guī)預(yù)測(cè)控制的模型參數(shù)難以確定即使采用改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和基于確定點(diǎn)模型克服上述缺陷得到的模型同實(shí)際對(duì)象之間仍存在很大偏差經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)灰色模型由于其良好的適應(yīng)性適合解決這一問(wèn)題所以本文提出了以篦下二室壓力為被控量、一段篦速為控制量的基于灰色模型的篦式冷卻過(guò)程預(yù)測(cè)控制方案結(jié)合大壩水泥廠的實(shí)際情況將在VC環(huán)境下編寫的預(yù)測(cè)控制算法通過(guò)OPC接口與集散控制系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)通訊強(qiáng)調(diào)并采用了模塊化結(jié)構(gòu)增強(qiáng)了算法的通用性和可移植性降低了企業(yè)成本實(shí)際運(yùn)行表明本課題提出的灰色模型預(yù)測(cè)控制方案對(duì)于篦式冷卻過(guò)程具有良好的控制效果

簡(jiǎn)介：點(diǎn)擊查看更多基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制在pH中和過(guò)程控制中的應(yīng)用.pdf精彩內(nèi)容。

簡(jiǎn)介：微生物發(fā)酵過(guò)程具有高度的非線性和時(shí)變性，其內(nèi)在機(jī)理非常復(fù)雜。一些重要的過(guò)程變量不能在線測(cè)量，導(dǎo)致發(fā)酵過(guò)程的建模和控制更為復(fù)雜。傳統(tǒng)的解析式模型很難用于發(fā)酵過(guò)程的優(yōu)化控制。預(yù)測(cè)控制通過(guò)在線反復(fù)優(yōu)化和反饋校正進(jìn)行最優(yōu)控制，對(duì)模型要求低，在線計(jì)算方便，對(duì)復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)性勝過(guò)傳統(tǒng)的最優(yōu)控制。預(yù)測(cè)函數(shù)控制PFC比傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)控制更注重控制量的結(jié)構(gòu)，即把控制輸入看作若干選定的基函數(shù)的線性組合，優(yōu)化確定組合的權(quán)值，在線計(jì)算量小。預(yù)測(cè)控制在化工、冶金和石油加工等過(guò)程取得了成功的應(yīng)用，但在發(fā)酵過(guò)程應(yīng)用很少，因此嘗試發(fā)酵過(guò)程預(yù)測(cè)控制研究很有價(jià)值。本論文通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)函數(shù)控制特點(diǎn)的分析，結(jié)合青霉素發(fā)酵過(guò)程，研究基于分段線性化的多模型預(yù)測(cè)函數(shù)控制和基于BP網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)函數(shù)控制。將基于分段線性化的多模型預(yù)測(cè)函數(shù)控制應(yīng)用于青霉素發(fā)酵過(guò)程，在非線性系統(tǒng)的各個(gè)平衡點(diǎn)附近進(jìn)行線性化，建立相應(yīng)的線性化局部模型。針對(duì)各局部模型，分別設(shè)計(jì)預(yù)測(cè)函數(shù)控制器，然后利用改進(jìn)的加權(quán)器對(duì)各局部控制器進(jìn)行加權(quán)并求和得到總的控制器。將基于BP網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)函數(shù)控制應(yīng)用于青霉素發(fā)酵過(guò)程。內(nèi)部模型采用串聯(lián)結(jié)構(gòu)的模型，將先驗(yàn)輸出模型與BP網(wǎng)絡(luò)相串聯(lián)。輸出模型為青霉素產(chǎn)物濃度輸出方程。采用BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)過(guò)程的非線性動(dòng)力學(xué)特性建模得到產(chǎn)物濃度輸出方程的系數(shù)。根據(jù)青霉素發(fā)酵過(guò)程中可在線測(cè)量的二氧化碳釋放率CER，實(shí)現(xiàn)青霉素發(fā)酵過(guò)程產(chǎn)物濃度的預(yù)估。用BP網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成預(yù)測(cè)函數(shù)控制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，討論了該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的權(quán)值的校正方法。仿真表明兩控制方案的輸出曲線逼近參考軌跡，整個(gè)發(fā)酵過(guò)程平穩(wěn)，青霉素濃度較高。