人工神经网络在PID控制算法中的应用

根据过程实测的输入输出数据，将实际对象输出的旧值输入BP网络的输入层，从而得到一动态神经网络，作为控制中非线性系统的预测模型。既利用了系统的已知规律，提高了辨识的可靠性，又使得网络结构不必过于庞大，改善了实时性。分析了积分分离PID控制算法，在此基础上，将应用最广泛的PID控制器与具有自学习功能的神经网络相结合。得到了基于BP神经网络的PID控制算法。在已有的控制系统中嵌入了神经网络控制算法，用以调节PID控制器的三个可调参数Kρ，KI，KD。     

一类积分型Meyer-K(o)nig-Zeller-Bézier算子的点态逼近

应用一阶Ditzian-Totik模和K-泛函得到了一类积分型Meyer-K(o)nig-Zeller-Bézier算子点态逼近的正、逆定理以及等价定理.     

凸体的混合宽度积分

引入了凸体的混合宽度积分的概念,研究了其性质,并建立了有关凸体的混合宽度积分的循环不等式和Brunn-Minkowski不等式.     

基于ICPSO-PID风电机组桨距控制分析

针对传统的一阶变桨距机构简化模型难以描述真实的变距执行系统动态特性,建立了完整的电液变桨距风力发电机组高阶数学模型;根据风电机组额定风速以上恒功率控制目标并考虑变桨机构具有惯性和延迟特性,设计了基于功率和风速前馈的变桨控制器;针对额定风速以上变桨控制器参数整定难的问题,提出了一种基于改进协同粒子群优化算法(ICPSO)与比例、积分、微分控制器(PID)相结合的ICPSO-PID控制算法,并将其应用于桨距角PID控制器的参数整定.研究结果表明:提出的优化算法能够快速整定桨距角控制器的参数,风速前馈控制器能够提高变桨系统的动态性,功率控制环节能够实现额定风速以上风电机组恒功率控制.与传统PID控制器的控制效果相比,提出的控制方法具有超调量小、调节时间短和鲁棒性好等优良的控制品质.文中研究方法可应用到实际的电液变桨距风力发电机组控制系统中.     

当前我国玉米水稻机械化生产态势分析

玉米和水稻是我国主要的粮食作物,种植面积分别位居第一和第二位,其中玉米达到5.2亿亩,水稻超过4.5亿亩,年产量均超过4000亿斤.发展玉米、水稻生产机械化,对于增强我国粮食综合生产能力具有十分重要的意义.     

基于预测控制模型的一种状态空间实现

以受控自回归滑动平均模型和受控自回归积分滑动平均模型为研究对象，根据估计理论，利用参数递推方法，构造了广义预测控制的一种状态空间实现，从而避免了解Diophantine方程，大大地减少了预估算法的计算量，为控制系统的性能分析提供了便利条件，文末，对状态空间实现的可控与可观性加以了证明。     

多区域N体问题解析函数的近似计算

研究了粒子相互作用的多区域N体问题解析函数的近似计算,利用多重积分和delta函数,求得径向分布函数的解析表达式,推导出双球域的分析解。计算结果表明,当粒子数为2000个时,计算误差小于千分之一,且计算速度快。     

反常积分∫=0 ^＋∞e^-x^2 dx的几种计算方法

由于初等函数ex2的原函数不再是初等函数,对积分∫=a ^be^-x^2 dx的计算无法使用牛顿-莱布尼兹公式。介绍了无穷限积分∫=0 ^＋∞e^-x^2 dx的3种计算方法：二重积分法、含参量反常积分法和特殊函数法。     

翼城县农作物秸秆机械化综合利用的现状与建议

1．翼城县秸秆综合利用基本状况 翼城县位于临汾东沿半山区,是一个农业大县,主要农作物是小麦和玉米,种植面积分别为2．27万hm^2和1．2万hm^2,小麦和玉米干秸秆产量大约为16万t和21万t,     

玉米产量与生态气候因子的关系

采用多元积分回归的方法,对山西省1971-2000年玉米产量与生态气候因子的关系进行分析研究。结果表明：气温和降水对玉米产量的影响大,日照影响小,北部影响大,中南部影响小。春玉米播种期和苗期降水影响大多为正效应,拔节-抽雄期气温和降水影响为显著正效应,日照时数在全生育期普遍偏多,影响多为负效应,光能资源丰富,光能利用潜力大。夏玉米拔节-开花期气温影响为显著负效应,运城地区降水在拔节-成熟期为负效应,尤其成熟期阴雨天气对产量影响较大。研究结果揭示了山西生态气候因子对玉米不同生长阶段的正负效应及影响程度,为山西玉米生产充分利用生态气候资源,趋利避害、优产高产提供一定的理论依据和决策参考。