关键词： 智能控制   电厂   自动化   控制技术  

摘要： 随着我国社会经济和科技信息技术的飞速发展,有关电厂的工程技术和自动化技术也取得了较大的进步,为智能控制技术的应用提供了有利条件。因此,如何在电厂自动化中高效应用智能控制技术,不仅受到了有关部门和社会各界的广泛关注,也成为电厂和相关工作人员工作的重中之重。

关键词： 单片机技术   智能   智能控制  

摘要： 针对目前能源浪费、传统插座安全隐患设计了一款基于STM32的智能插座电路。该设计利用单片机技术、WIFI网络技术、物联网云技术、继电器控制技术等技术,实现对该次设计信息传输、智能控制等,并且通过手机APP与云平台连接从而操作远程控制。该设计既可以实现家具智能化控制的主要目标,又可以在很大程度上发挥其节能效果,具有很高的应用推广价值。

关键词： 局部通风机   智能控制系统   变频控制  

摘要： 以某煤炭企业服役中的局部通风机为研究对象,基于其当前存在的问题,开展了智能控制系统设计,包括系统方案设计、硬件设计和软件设计等工作,结果表明:系统运行稳定可靠,达到了局部通风机变频智能控制目的。该智能控制系统的应用,降低了单台局部通风机近14%的月电能消耗,节省了2~3名设备操作人员,具备了掉电保护功能,单台局部通风机故障停机时间降低了近5%,系统具有很好的推广意义。

关键词： 车流量   交通灯   智能控制  

摘要： 随着汽车保有量的不断增长,交通是否畅行已经成为影响城市发展的重要因素之一;而交叉路口的交通控制更为关键,严重影响到城市交通顺畅和交通安全。城市十字路口一般采用信号灯来控制车辆和行人的通行,但目前的信号灯多采用固定时间方式控制,在某些时段尤其上下班期间会造成车流量大量停滞,严重影响交通顺畅并可能造成交通事故。本文设计了一款单片机控制的智能交通信号灯,它能根据实时的车流量动态调整交通信号灯的时长,有效提高了通行效率,缓解了交通拥堵。

关键词： 时空相关性   输电网   虚假信息   信息控制   分簇路由   移动路径  

摘要： 传统的虚假信息控制方法难以及时更新输电网移动信息,导致节点死亡数量过多。为此,本研究提出基于时空相关性的输电网虚假信息智能控制方法。在分析虚假信息注入过程的基础上确定虚假信息,然后使用基于时空相关性的信息处理方法融合虚假信息,并消除冗余信息。基于此,设计分簇路由结构,从而确定虚假信息集群的移动路径。根据簇内节点连续采集的数据构建智能控制模型,及时更新输电网移动信息。由实验结果可知,该方法在有无备用连接方式的情况下,节点死亡数量均较少,且能够及时控制虚假信息,具有良好的控制效果。

关键词： 紫外线杀菌灯   幼儿园   安全使用   语音提示   控制方式   远程时控开关   智能控制   配电设计  

摘要： 针对紫外线杀菌灯使用过程中的安全问题和规范要求,提出已建成幼儿园紫外线杀菌灯使用过程中在现场增加语音提示器,新建幼儿园采用远程时控开关+现场增设语音提示器方案,达到紫外线杀菌灯的安全使用及控制。

关键词： 永磁同步电动机   神经网络控制   动态面控制   位置跟踪  

摘要： 针对需要考虑参数不确定和负载扰动的永磁同步电动机位置伺服系统,提出了一种新型的自适应神经网络控制方法。首先,利用神经网络建立永磁同步电动机的智能模型。其次,针对模型特点,在反步递推设计框架下,应用神经网络基函数的本质特征,并引入动态面控制技术克服控制设计中存在的“复杂性爆炸”问题,设计基于自适应神经网络动态面控制的位置跟踪算法。最后,仿真结果表明该控制方案是有效可行的,与反步递推控制方案相比,基于神经网络动态面控制的位置伺服系统的跟踪误差具有更快的收敛速度。通过设计新的神经网络自适应律,提出的自适应神经网络控制方法可以避免现有反步递推控制设计中存在的代数环问题。此外,提出的控制算法不仅能够克服不确定性因素对系统性能的影响,而且算法结构简单,易于实现。

关键词： 瓦斯浓度   自动调节   模糊控制   智能控制系统  

摘要： 由于煤矿开采系统中,通风机对工作面瓦斯浓度的调节效果对煤矿的安全生产具有重要影响,针对局部通风系统的调节,设计采用T-S模型的模糊预测控制算法,实现对瓦斯浓度的快速动态调整。在此基础上,建立了局部通风智能控制系统,实现对瓦斯浓度的自动调节,保证生产的安全。

关键词： 下肢被动训练   机器学习   IMU   sEMG   康复训练评价   信号处理   智能控制   康复训练机器人  

摘要： 针对人体下肢的被动康复训练过程,文中使用某下肢康复训练机器人进行下肢被动训练,训练过程中采集下肢股直肌和腓肠肌的sEMG信号和大腿的运动姿态信号,运用机器学习方法对运动姿态信号和表面肌电(sEMG)信号进行分析,实现了下肢中4种不同被动训练状态的识别及其对下肢肌群训练康复效果的评价。结果显示:联合使用IMU和sEMG进行下肢被动训练过程监测,并通过机器学习算法进行处理,可以实现不同监测过程的自动识别以及下肢肌群训练效果量化分析判断。研究结果可为实现基于下肢被动康复训练过程的智能控制与康复情况评价奠定研究基础。

关键词： 姿态跟踪   四元数   高斯过程回归   自适应控制   滑模控制  

摘要： 针对存在模型不确定性和外界干扰的刚性航天器,提出了一种基于高斯过程回归(GPR)的新型自适应滑模姿态控制算法。该算法具有自学习能力,在不同的姿态控制任务下都能够实现高精度、强鲁棒和高效率的姿态跟踪。首先,在航天器的四元数标称系统动态模型基础上,应用在线稀疏高斯过程回归(SOGP)方法学习系统的未知动态;其次,结合高斯过程的预测均值设计滑模控制算法,利用高斯过程的预测方差自适应调节控制增益,并应用李雅普诺夫方法严格证明闭环系统的稳定性,保证了航天器姿态跟踪误差的渐进收敛性;最后,通过数值仿真验证了所设计控制器的有效性。结果表明,该自学习控制算法与自适应滑模控制(ASMC)与神经网络自适应控制等算法相比,具有更快的收敛速度、更高的跟踪精度以及更低的控制成本。