关键词： 电压力锅   智能控制   算法   食品烹饪   安全性  

摘要： 电压力锅智能控制算法的开发与应用是一项关键性的研究,旨在提高电压力锅的应用效果和安全性。通过开发先进的智能控制算法,可以实现电压力锅的自动化管理,提高食品烹饪的精确性,减少了人工操作。

关键词： 智能控制   机电一体化   应用领域   数控生产  

摘要： 在工业智能化、数字化、机械化发展进程中,机电一体化程度不断提高,生产效率、生产质量也在不断提高,在工艺技术手段不断升级的背景下,对控制技术提出了全新的要求,还需要结合具体情况,分析控制技术在其中的应用。基于此,本文从应用流程、应用方向、应用设计这三个层面入手,结合实际案例和相关参数数据进行分析,让机电一体化系统得到进一步落实,为后续的工业发展奠定良好基础。

关键词： 循环流化床   机组负荷   智能控制  

摘要： 传统的降低循环流化床机组负荷的方法一般以自抗扰技术为主,但该方法缺少对机组各方面的协调,只以单一的机组自我调节来完成,导致负荷降低不到位。因此,本文提出循环流化床机组负荷智能控制方法,首先从机组中的床压回路入手,通过冷渣器排渣来减少床压负载;其次在总风量固定的基础上,调节一次风和二次风的配比,使燃烧炉效率最大化;然后设定机组的调节容量,在各控温环节控制床温;最后运用直接能量平衡的方法,实现循环流化床机组的智能控制。经试验证明,机组负荷智能控制方法能有效控制负荷。

关键词： EV充放电   虚拟同步机   模糊控制   RBF神经网络   自适应控制   模糊算法  

摘要： 为解决电动汽车(EV)大规模接入电网导致的电网频率、电压等指标稳定性下降的问题,提出将虚拟同步机(VSM)控制策略应用于EV充放电系统的前级双向AC/DC变换器中。针对VSM控制中虚拟惯量和虚拟阻尼参数整定难的问题,提出一种基于模糊RBF神经网络改进VSM的控制策略。首先,建立EV前级变换器VSM闭环传递函数,根据二阶系统稳定性分析虚拟参数对系统性能的影响;然后,融合模糊算法启发式搜索的优点和RBF神经网络优良的非线性函数逼近能力,设计模糊RBF神经网络自适应控制器,对VSM虚拟参数进行在线调整;最后,通过Matlab/Simulink仿真验证所提策略的有效性。

关键词： 光伏发电系统   最大功率点追踪   神经网络   模糊控制算法   并网  

摘要： 针对光伏发电系统运行过程中极易受到环境温度、太阳辐照度等外部条件干扰,从而导致其输出功率存在间歇性、随机性问题的情况,提出一种基于模糊控制算法及前馈(BP)神经网络的智能控制方法(下文简称为“模糊神经网络控制方法”)来进行光伏发电系统并网设计,并搭建并网电路模型进行仿真分析。分析结果显示:相较于扰动观察法、模糊控制算法,采用模糊神经网络控制方法的并网光伏发电系统的泛化能力和鲁棒性更强,能更好地提高系统的稳态性和可靠性,可有效解决光伏发电输出功率存在的间歇性和随机性问题。

关键词： 尾矿库   土壤修复   智能控制   多能互补   自发自用  

摘要： 针对重金属污染土壤的快速、精准修复和尾矿库废弃土地资源的循环利用问题,提出了一种土壤智能修复与风光水能源供电系统。以电动-植物强化修复为基础,设计控制系统调节修复变量和环境变量,达到土壤修复最佳条件。构建风力、光伏和蓄水互补发电的局域能源网,建立数学模型分析发电出力,利用粒子群算法优化蓄水发电出力。设计的日算例中,当电网侧出力为-9.69~6.79 MW,波动影响较大;当储水发电参与后,电网侧出力变为-0.12~-2.72 MW,波动明显减小。结果表明,通过设计的系统能够减少电网波动、提高新能源利用率,同时满足变负荷系统的多能互补供电要求。

关键词： 谷物联合收获机   自适应控制   控制方式   机械化  

摘要： 随着我国农业机械化进程的不断加快,谷物联合收获机使用率越来越高,通过谷物联合收获机的发展现状,分析谷物联合收获机自适应控制方式,并探究谷物联合收获机自适应控制的关键技术,为进一步实现谷物联合收获机的机械化与智能化应用提供参考。

关键词： 自动调节   智能控制   LED台灯  

摘要： 随着科技的进步,人们对智能化书桌的需求日趋强烈,但目前市场上的书桌功能较为简单。基于此,本文设计了一款多功能的书桌,主控芯片为STM32F103C8T6,集成了温湿度模块、红外传感器模块、超声波模块光敏电阻模块,它可以进行温湿度检测、距离检测和光照强度检测。该书桌有坐姿提醒、随环境光照自动打开的LED台灯、随环境温湿度自动开启风扇的功能。同时,为了提高使用体验,也允许用户对LED台灯、风扇进行手动控制,打造了一个集护眼功能、光感适应、智能调节于一身的智能书桌。将所有功能由桌面显示屏显示,可以实现桌面硬件控制,最终实现智能感知、人体感应,打造出全新一代智能书桌。

关键词： 频率调节   多集群风机   梯次启动   自适应控制   蒲公英优化算法  

摘要： 高比例风电接入电网后能够有效缓解供电压力,但其随机性和波动性也降低了电网惯性,增加了电网调频压力。因此,近几十年来,基于风电场的各种频率调节技术得到广泛研究。其中,可以解决风电场功率和电力系统频率间解耦问题的风力发电机组自适应惯性下垂控制策略被认为是增强电网惯性最有效的方法之一。然而,目前的研究主要聚焦于一次频率下降(first frequency drop,FFD),并且对控制参数影响的研究不足。因此,提出了一种基于蒲公英优化(dandelion optimizer,DO)算法的梯次启动自适应惯性下降控制策略,以减小系统频率波动,减轻FFD、二次频率下降(second frequency drop,SFD)和三次频率下降(third frequency drop,TFD)。此外,DO算法优化了所设计控制器在50 MW、100 MW以及150 MW负荷增量下的控制参数,并将该优化参数用于不同负荷变化事件,最后在MATLAB/Simulink中进行仿真,进而评估该策略的性能。仿真结果表明,基于DO优化的控制器能够及时应对多种负荷增量变化,显著抑制系统频率下降。与常规试错法相比,负荷增加时,基于DO的SFD和TFD分别减少了11.34%和13.74%。

关键词： 滑模观测器   径向基函数网络   自适应控制   区域极点配置   鲁棒性  

摘要： 传统的龙伯格观测器的观测精度极易受到未知外部扰动的影响.为了解决这个问题,本文设计了一种基于径向基神经网络的自适应比例–积分H2滑模观测器,实现了参数不确定性和外部扰动下非线性系统的鲁棒确切估计.首先,利用径向基神经网络自适应逼近系统模型的复杂非线性项;其次,设计基于误差的线性滑模面,将比例–积分滑模项注入观测器中,使得滑模动态在有限时间内收敛于滑模面,实现对外部扰动和系统模型非线性的完全补偿;最后,基于H2次优控制和区域极点配置,提出观测器参数自整定方法.通过对单连杆机器人的仿真结果表明,该方法能够保证非线性系统具有较好的鲁棒性和自适应性.