国家自然科学基金(20577038) 作品数:22 被引量:103 H指数:5 相关作者: 蔡满军 田广军 刘建军 刘明坤 吴磊 更多>> 相关机构: 燕山大学 海湾安全技术有限公司 中国卫星海上测控部 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 河北省自然科学基金 河北省科技计划项目 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 理学 电气工程 机械工程 更多>>
紫外光谱法水体COD测量的线性-指数分段数学模型 被引量:4 2020年 利用紫外光谱法分析水体COD时,当样品达到一定浓度之后(仍处于朗伯-比尔定律通常被适用的浓度范围内),其溶液紫外吸光度与溶液COD数值会明显偏离线性关系,此现象在许多学者发表的紫外光谱论文中都曾有所提及。对此,选用海洋光学公司的S2000微型光纤光谱仪作为光谱测量仪器,选用PX-2脉冲氙灯作为激发光源,在温度为20℃(±0.5℃)及湿度为35%(±5%)的暗室中进行光谱实验,测量了COD值为40~680 mg·L^-1的34组邻苯二甲酸氢钾溶液样品的紫外吸收光谱,并基于样品紫外吸收特性进行了分析建模。采用相关系数法选取优势波段,通过对比样品紫外吸收光谱的第二特征峰和水质COD分析中常用波长处的COD-吸光度关系曲线动态特性,选定优势波长为275 nm。采用逐点延伸的方式,在较低浓度段利用鲁棒线性回归、较高浓度段利用非线性最小二乘回归,反复拟合线性或指数方程,滑动预测下一个数据点,根据均方根误差和相对误差判断预设低浓度临界点和较高浓度临界点,确定了低浓度段和较高浓度段COD-吸光度关系模型的分段点分别为300和560 mg·L^-1,得到低浓度段模型和较高浓度段模型。通过在优势波长处进行低浓度段、较高浓度段和全浓度范围的鲁棒线性回归和非线性最小二乘法回归等不同模型的拟合精度比较,表明40~300和300~560 mg·L^-1范围内COD-吸光度关系的线性-指数分段数学模型,不仅拟合精度最高,而且预测效果好,低浓度段的预测均方根误差为4.9449,较高浓度段的预测均方根误差为6.7689,整体预测均方根误差为5.6647。研究结果对紫外光谱应用于较高COD的水质测量和分析具有一定的参考价值。 田广军 徐光耀 田青关键词:紫外吸收光谱 基于优化通信质量的PEGASIS协议改进算法 2015年 在传统的PEGASIS(power efficient gathering in sensor information system)协议基础上,提出一种可优化全网通信质量的改进算法。新算法在链头生成阶段借鉴了蚁群相遇算法原理,采用双链头成链方法进行数据传输,大大缩短了单链路网络的通信时延;在拓扑成链的过程中引入距离阈值作为限定权重,进而计算出基于能耗均衡与通信质量的最优路径。实验结果表明,该算法有效地优化了整体网络的通信质量。 王付浩 田广军关键词:通信质量 Brandt-Lin神经网络算法改进及应用于直流拖动 2008年 随着电力电子技术,微电子技术和新型电机控制理论的快速发展,无刷直流电动机(BLDCM)得以迅速推广。BLDCM不仅保持了直流电动机的动静态调速性能,而且避免了有刷结构带来的固有缺陷,具有体积小、效率高、控制简单等优点。无刷直流调速系统快速性、稳定性和鲁棒性的好坏成为决定电机性能的重要指标。介绍一种将神经网络控制方法应用于一个要求更快更精确的BLDCM控制系统以提高动态响应和鲁棒性。神经网络自适应控制算法的使用,使得参数整定无需繁琐的手动过程,能够根据系统工况变化自动辨识被控参数、自动整定控制器参数,便于显著提高控制精度,减少调节时间,使控制过程具有较高的控制品质。神经网络自适应控制算法采用Brandt-Lin算法,并且对激活函数、学习速率做了一些改进,提高了控制速度及精度。在此算法中还加入了一个非线性函数提高了此神经网络的在高阶系统中的适应性。 蔡满军 刘金存 张学健关键词:人工神经网络 自整定 基于RBF网络自整定PID控制的改进算法 被引量:7 2008年 针对工业过程控制中存在的非线性,时变性以及各种不确定性,在已有的RBF网络整定PID控制的基础上,提出了一种改进的整定控制算法。先用RBF神经网络在线辨识被控对象离散模型,得到对象关于控制器输出的Jacobian信息,然后用Levenberg-Marquardt算法代替传统的梯度法对PID参数进行整定,得到改进的整定控制算法。通过对锅炉汽包水位控制系统的仿真研究,验证了算法的有效性和优越性。该控制算法提高了控制系统的快速性、鲁棒性,有一定的实用推广价值。 蔡满军 刘建军 刘明坤关键词:RBF神经网络 自整定PID 一种分布式数据流查询重用算法研究 2008年 提出了一种基于查询树匹配的查询重用算法。首先,系统中原有查询树与新生成的查询树进行匹配并计算对新查询树的重用收益;然后根据重用收益来实现重叠的查询操作的重用。实验结果表明,该算法能够有效地减少连续查询的执行代价总量。 张付志 任晓晨关键词:数据流 查询树 永磁直线同步电机的遗传优化神经网络控制 被引量:3 2014年 针对永磁直线同步电机的跟踪性能易受推力波动等干扰影响的问题,以及BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,提出了基于遗传优化神经网络的控制方法。该算法在复合前馈PID控制算法的基础上,将遗传算法全局寻优和BP神经网络局部寻优相结合,利用神经网络实现了对永磁直线同步电机的干扰的快速,准确的在线补偿。实验结果表明,与复合前馈PID控制方法和神经网络控制方法相比,基于遗传优化神经网络的控制方法有效的提高了系统的跟踪性和鲁棒性,并能有效的消除干扰对系统的影响。 蔡满军 赵成圆关键词:永磁直线同步电机 反射光谱法快速检测润滑油污染浓度的回归模型 被引量:1 2017年 基于反射光谱技术原理研究润滑油的污染浓度预测模型。选用纯净润滑油和原态污染油为原料,采用等体积法逐一配置不同浓度的样本;调整好光纤探头与样品之间的距离及方位角并保持不变,采用脉冲氙灯为激发光源,利用波段在200~850nm范围的光谱仪对不同浓度的样本进行反射光谱测量实验。实验曲线观察分析表明,润滑油的污染浓度越高,反射光谱的强度越低。在采用变步长算法对原始实验数据进行稀疏采样的基础上,分别采用相关系数法、主成分分析法、主成分分析结合相关系数法(主成分-相关系数法)选取工作润滑油在220~780nm宽波段范围内的优势特征波长,并在所选取的优势波长处建立了润滑油污染浓度与光谱反射率的指数关系模型。测试结果表明,主成分-相关系数法选取的优势波长378.93nm,所建立的污染浓度与光谱反射率的指数回归模型能够较好地实现润滑油污染浓度大于0.06时的预测和估计。基于主成分-相关系数法选取优势特征波长所建立的指数关系回归模型,因混合介质及浓度的特异性条件,不服从低浓度均匀透明溶液中的朗伯-比尔定律,适用于较高污染浓度的润滑油质量状态估计,为进一步实现工作润滑油污染浓度的反射光谱法在线快速准确测定提供了可行性实验依据。 田广军 吕盼杰 谷栎娜关键词:反射光谱 润滑油 低温地板辐射采暖系统分析与控制 被引量:3 2011年 为了能在稳态且节点数目较多的情况下,对低温地板辐射采暖系统(LFRHS)二维稳态温度场进行快速有效的分析,首先采用五点式有限差分法(FDM),对低温地板辐射采暖系统稳态导热方程组进行离散化,然后在给定初始边界条件下,使用Matlab中的灰度模拟仿真了2 500个矩阵节点的温度变化。为了能对低温地板辐射采暖系统进行更好的动态闭环控制,结合系统时滞精确已知的特点,建立了系统的简化动态冷暖时滞模型,并在解线性矩阵不等式(LMI)的基础上设计了记忆反馈控制器,通过李雅普诺夫函数稳定性证明了系统是闭环有界的。最终仿真结果证明在给定一个外界干扰信号的情况下,对于四维常时滞低温地板辐射采暖系统,所设计带记忆的反馈控制器可使系统较快达到稳定,具有很强的鲁棒性。 蔡满军 吴磊 董伟民关键词:低温地板采暖 有限差分法 矩阵不等式 李雅普诺夫函数 三维荧光光谱技术及平行因子分析法在绿茶分析及种类鉴别中的应用 被引量:39 2008年 提出了一种绿茶成分分析和种类鉴别的新方法。利用FS920荧光光谱仪测量得到国内生产的26个绿茶样品的三维荧光光谱矩阵(EEMs),建立了不同种类绿茶在特定范围内(激发波长为300~550 nm,发射波长为310~750 nm)的三维荧光光谱图和等高线光谱图。采用平行因子分析法(PARAFAC)计算得到绿茶的3因子激发-发射光谱轮廓图和样品因子投影得分图。通过因子光谱特征分析确定绿茶的三种主要成分(茶多酚、黄酮醇及叶绿素);通过三维荧光光谱图和等高线光谱图的图谱特征和样品因子投影得分图的分析,证实三维荧光光谱技术和平行因子分析法对绿茶进行成分分析和种类鉴别,是一种高效、精确的方法。 刘海龙 吴希军 田广军关键词:光谱学 三维荧光光谱 绿茶 带跟踪微分器的永磁直线同步电机的PID神经元网络控制 被引量:2 2017年 针对以永磁直线同步电机为执行机构的驱动系统易受到推力波动等周期性扰动影响的问题,采用了基于PID神经元网络的跟踪微分器控制方法。该方法通过定义具有比例、积分、微分功能的神经元,将PID控制规律融合进神经元网络中,有效抑制端部效应、纹波推力、齿槽力以及摩擦力对系统的干扰,同时具有快速的跟踪性能。仿真试验表明,与传统的PID控制相比,该控制方法提高了系统的鲁棒性和跟踪性,更加实用有效。 蔡满军 赵晓东 于彬 赵成圆关键词:永磁直线同步电机 PID神经元网络 跟踪微分器