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过热蒸汽温度系统的Smith预估补偿自抗扰控制被引量：5: 2017年; 针对锅炉过热蒸汽温度控制系统对象的大惯性、大时滞和动态模型随负荷等要素变动而变动的共性,将Smith补偿器和自抗扰控制相结合应用在过热蒸汽温度系统中。利用Smith补偿器对系统时滞环节进行补偿,使被控对象的控制通道不含有延时特性;利用自抗扰控制对过热蒸汽温度系统Smith补偿器对象进行估计和补偿以提高不精确模型的精度。在MATLAB仿真平台下对过热蒸汽温度系统带大时滞的模型进行仿真试验。仿真结果表明:基于Smith预估补偿的自抗扰控制相比常规PID控制、Smith预估控制和自抗扰控制对过热蒸汽温度系统具有更好的控制性能和稳定性,可以改善控制系统的抗干扰能力和模型适应性。; 董子健邢建石乐王朔; 关键词：SMITH补偿器自抗扰控制时滞

WSN中基于RSSI测距的协作式定位算法设计被引量：1: 2018年; 节点定位是无线传感器网络的支撑技术之一。针对现有的测距技术其准确性易受环境噪声影响的特点,在多维标度分析法的基础上结合加权最小二乘法,加以改进,提出一种基于RSSI的协作式定位算法——WLS-MDSO仿真实验结果表明,与Classical MDS以及LLS定位算法相比,该算法在环境噪声干扰严重以及锚节点数目受限的极端条件下,仍然能够达到较为理想的定位精度,更加适合应用于实际的大规模无线传感器网络。; 王朔马永光; 关键词：无线传感器网络接收信号强度多维标度加权最小二乘法

燃煤机组SCR脱硝系统灰箱建模及其动态前馈控制被引量：3: 2019年; 建立了SCR (Selective Catalytic Reduction,SCR)系统的灰箱模型,在此基础上,提出了一种基于神经网络逆模型的动态前馈控制策略。通过分析SCR脱硝系统的运行特性建立了SCR脱硝系统的机理模型,然后结合实际运行数据对机理模型参数进行优化,建立起与实际系统相吻合的脱硝系统模型;设计了脱硝系统的逆模型动态前馈控制策略,运用随机数据充分激励脱硝系统模型,得到输入输出数据用于逆模型的训练,然后采用已经训练好的逆模型的输出作为动态前馈控制信号,保证了系统输出在设定值附近,通过某燃煤机组SCR脱硝系统的实际运行数据验证了脱硝系统动态前馈控制的有效性。; 王朔王文广赵文杰

WSNs中基于RSS的协作式节点定位算法: 2018年; 针对现有的测距技术准确性易受环境噪声影响的特点,在多维标度(MDS)分析法的基础上,结合加权最小二乘(WLS)法,加以改进,提出一种基于接收信号强度(RSS)的协作式定位算法—WLS—MDS。仿真实验结果表明:与MDS以及线性最小二乘(LLS)定位算法相比,所提算法在环境噪声干扰严重以及锚节点数目受限的极端条件下,仍然能够达到较为理想的定位精度,更加适合应用于实际的大规模无线传感器网络(WSNs)。; 马永光王朔邢建石乐; 关键词：接收信号强度多维标度加权最小二乘

自抗扰控制在串级过热汽温系统中的应用被引量：6: 2017年; 针对串级过热汽温控制系统对象的大惯性、大时滞和动态模型随负荷等要素变动而变动的共性,将非线性自抗扰控制(ADRC)应用在串级过热汽温系统中。利用自抗扰控制不依赖精确模型的特性,及时进行扰动估计和补偿。惰性区回路使用自抗扰控制,导前区回路使用比例积分(PI)控制,形成串级过热汽温控制回路。应用S函数编写自抗扰控制算法,并在Matlab仿真平台下对过热汽温系统的被控对象模型进行阶跃响应、模型失配和鲁棒性3种仿真试验。阶跃响应试验以62%负荷下的过热汽温系统动态特性传递函数为被控对象,加入一定比例的喷水扰动和输出扰动进行仿真。模型失配试验以比例增益和时间常数增大或减小一定比例进行仿真。鲁棒性试验以不同负荷下的动态特性模型为被控对象进行仿真。仿真结果表明:与PID-PI相比,ADRC-PI控制对不确定对象的精确模型具有更好的控制动态性能、鲁棒性,以及更强的抗干扰能力。; 马永光邢建王朔石乐; 关键词：自抗扰控制阶跃响应模型失配抗干扰

局域网内仿真机通讯系统远程升级改造问题的研究: 2017年; 本文主要针对校园网内还没有实现远程培训的300MW燃煤机组通用仿真系统进行远程升级改造,以缓解众多培训学员的培训需求和仿真培训实验室有限资源之间的矛盾。利用数据中继程序Inter Server和Inter Client,使得服务器和客户端能够跨网段进行远程实时仿真数据交互。从而将整个校园网计算机都纳入仿真机培训系统,提高了可培训学员的数量。该方案实现了学员仿真培训的自主化,提高了学习效率,提升了整体的培训效果。实验结果表明:该方案有效地缓解了仿真机实验室的培训压力,对火电机组仿真培训教育教学工作的开展起到了很好的促进作用。; 马进石乐马永光邢建王朔; 关键词：远程升级仿真机 UDP 中继网段

基于最大信息系数变量选择的电站锅炉NOx排放量在线预估被引量：6: 2019年; 模型的输入变量选择是否准确是影响模型性能的主要因素之一。针对变量选择问题,在互信息变量选择方法的基础上结合最大信息系数提出了最大信息系数变量选择方法(MICFS)。首先,介绍了互信息的理论和相关的变量选择方法,然后引入最大信息系数改进原有的变量选择方法,并用标称模型的实验数据集验证了本方法的有效性。最后针对某350 MW燃煤机组,基于提出的变量选择方法建立了锅炉氮氧化物(NOx)排放量的NARX神经网络预估模型,测试结果表明模型的精度和泛化能力取得了满意的效果。; 王文广王朔赵文杰; 关键词：互信息 NOX排放量神经网络

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王朔