基于模糊PID控制的智能温度控制系统研究

温度控制系统是工业生产和生活中常用的控制系统，目前常用的控制算法包括PID控制、模糊控制、自适应控制和神经网络控制等。其中，PID控制是最常用的控制算法，但其精度受到温度变化的影响较大，即PID参数不能自动调整以适应环境变化。为了解决PID温度控制系统适应性不强的问题，引入模糊控制系统，与传统PID控制相结合，对温度控制系统进行研究与分析。运用Matlab模糊工具箱搭建模型并仿真，对比了传统PID温度控制与模糊PID温度控制，结果表明模糊PID温度控制效果较好。     

基于优化BP神经网络的新能源汽车锂电池SOH预测模型研究

基于优化后的反向传播神经网络，提出了一种新能源汽车锂电池SOH(状态健康)预测模型。该模型利用历史电池数据和当前电池参数作为输入，预测电池的SOH。为了优化模型性能，使用遗传算法对模型进行训练和优化，提高了预测精度和鲁棒性。试验结果表明，该模型能够在不同工况下准确预测锂电池的SOH,并且相对于传统方法具有更好的性能。基于优化BP神经网络的SOH预测模型具有广泛的应用前景，可以为新能源汽车锂电池的健康管理提供有力的支持。     

采用反相高效液相色谱法测定注射用六茜素含量

采用反相高效液相色谱法测定注射用六茜素的含量。结果表明,该方法灵敏度高、选择性好、操作简便、结果准确。六茜素在60-140μg/m l范围内呈良好线性关系Y=0.008 6X＋0.004 16（r=0.999 9）。