优化

设计在艰苦环境中运行的动作控制系统时，对于工程师们来说，最头痛的事情是寻找到能够提供各个运动的机器元件精确的位置数据的硬件。许多新型传感设备不能在艰苦条件下保持功能的可靠性。

目前中国很多流程工业企业已经大量使用DCS系统提高生产的自动化，但是因为在初期规划中缺少经验等历史原因，DCS系统的品牌、型号等往往比较混乱，没有形成统一规划，造成大量异构的DCS系统。

针对模糊控制器的隶属度函数和模糊控制规则的选取及优化缺乏自学习能力与知识采集的手段,以及遗传算法具有自适应、启发式、概率性、迭代式全局收敛的特点,该文章将遗传算法与模糊控制相结合,给出了一种基于改进遗传算法的模糊控制器设计策略。改进算法引入了分裂算子来避免遗传算法在寻优过程中陷入局部最优解,同时对编码方式、选择算子、交叉算子以及变异算子做了相应的调整与改进。并将此改进算法用于优化模糊控制器的隶属度函数与模糊控制规则。仿真结果表明用该改进算法优化后的模糊控制器较用普通遗传算法优化后的模糊控制器具有更好的控制性能。

通过对养殖池中影响溶氧变化因子的分析,选择溶氧、水深(cm)…水温度等9项因子作为输入参数,建立了溶氧预测模型。在该模型中,采用LMBP算法对BP神经网络进行优化,解决了BP神经网络的训练存在陷入局部最小点或训练速度慢等问题,提高了网络训练速度、保证了预测精度,具有较好的实用价值并可应用于其它水质因子的预测。

传统的BP算法具有简单可塑的优点,但是存在着容易陷入局部极值、收敛速度慢等无法克服的缺陷。因此,文中设计了一种自适应遗传算法优化BP神经网络的方法, 针对原油脱水生产过程中的油水界面测量问题,建立了相关的软测量模型,进行了仿真实验,验证模型的正确性。

随着科学技术的发展，随着工业生产水平和人民生活水平的提高，非线性用电设备在电网中大量投运，造成了电网的谐波分量占的比重越来越大。它不仅增加了电网的供电损耗，而且干扰电网的保护装置与自动化装置的正常运行，造成了这些装置的误动与拒动，直接威胁电网的安全运行。目前，越来越多的企业开始考虑谐波治理的问题。

采用PLC控制电极升降系统,利用计算机及Step7、WinCC等编程软件来实现控制要求,电渣炉电流摆动幅度控制在±150A。熔化速率摆动幅度控制在±0.5kg/min,电渣锭表面质量良好。

Baader-Johnson，一家位于堪萨斯州堪萨斯城的公司，专营用于加工家禽类、鱼类和其它肉类的机械。这家公司打算通过创新解决方案拓展自己在高度竞争的北美食品市场的地位。为了实现这个目标，Baader-Johnson 使用了 Beckhoff 基于 PC 的控制技术。有了嵌入式控制器、EtherCAT I/O 和 TwinSAFE 安全解决方案，Baader-Johnson 便能够提高其机械的灵活性并大大降低机械开发的时间和成本。

如今，全球各地有成千上万台性能稳定的工业级以太网交换机运行在远程网络中。工业级以太网交换机虽不能避免极端条件，却能避免因极端条件而导致的昂贵后果。为了确保交换机和依赖交换机运行的系统能连续运转，需要了解极端条件对不同类型交换机性能的影响和限制，掌握为缓解条件变化所需的功能。

随着高压大功率变频器在各行各业得到广泛的应用，关于高压变频器在应用中带来的系统安全、设备稳定性等应用问题也越来越多的倍受关注。众多的设备提供商和行业客户充分的意识到，只有解决好高压变频器应用中的系统控制、工艺优化、环境控制、安全防护等问题，才能切实保障系统安全、提高设备稳定性。而解决好高压大功率变频器的运行环境控制则是保障设备稳定和安全运行的重要环节之一。