实现了过程自动化对象仿真，包括了两个动力支路，锅炉，三容水箱，换热系统。
内部包括了两个PID算法的实现。
可以连接S7-300,S7-200仿真接口对象，从而实现PLC的编程控制。
非常适合用于课程设计、毕业设计，以及学习PLC编程。
内部包括了两个PID算法的实现。
可以连接S7-300,S7-200仿真接口对象，从而实现PLC的编程控制。
非常适合用于课程设计、毕业设计，以及学习PLC编程。
2024/1/24 9:03:06
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锅炉过热汽温的动态特性会随运行工况发生较大变化,传统的控制方法难以达到理想的控制性能。
该文基于线性自抗扰控制器设计串级优化控制方案,根据现有的比例-积分-微分(PID)控制器参数计算自抗扰控制器参数初值,进而基于改进的优化指标,采用果蝇算法优化出一组适用于不同工况的固定控制器参数。
仿真结果表明:该方案能够很好地平衡快速性与稳定性的矛盾,且具有更好的性能鲁棒性。
该文基于线性自抗扰控制器设计串级优化控制方案,根据现有的比例-积分-微分(PID)控制器参数计算自抗扰控制器参数初值,进而基于改进的优化指标,采用果蝇算法优化出一组适用于不同工况的固定控制器参数。
仿真结果表明:该方案能够很好地平衡快速性与稳定性的矛盾,且具有更好的性能鲁棒性。
2024/1/23 13:23:16
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提出改进非劣分类遗传算法NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉多目标燃烧优化中的应用,优化的目标是锅炉热损失及NOx排放最小化。
首先,采用BP神经网络模型分别建立了300MW燃煤锅炉的NOx排放特性模型和锅炉热损失模型,同时利用锅炉热态实验数据对模型进行了训练和验证,结果表明,BP神经网络模型可以很好地预测锅炉的排放特性和锅炉的热损失特性。
在建立的锅炉排放特性和热损失BP神经网络模型基础上,采用非劣分类遗传算法对锅炉进行多目标优化,针对NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉燃烧多目标优化问题应用中Pareto解集分布不理想、易早熟收敛的问题,在拥挤算子及交叉算子上进行了相应改进。
优化结果表明,改进NSGA-Ⅱ方法与BP神经网络模型结合可以对锅炉燃烧实现有效的多目标寻优、得到理想的Pareto解,是对锅炉燃烧进行多目标优化的有效工具,同改进前的NSGA-Ⅱ优化结果比较,其Pareto优化结果集分布更好、解的质量更优。
首先,采用BP神经网络模型分别建立了300MW燃煤锅炉的NOx排放特性模型和锅炉热损失模型,同时利用锅炉热态实验数据对模型进行了训练和验证,结果表明,BP神经网络模型可以很好地预测锅炉的排放特性和锅炉的热损失特性。
在建立的锅炉排放特性和热损失BP神经网络模型基础上,采用非劣分类遗传算法对锅炉进行多目标优化,针对NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉燃烧多目标优化问题应用中Pareto解集分布不理想、易早熟收敛的问题,在拥挤算子及交叉算子上进行了相应改进。
优化结果表明,改进NSGA-Ⅱ方法与BP神经网络模型结合可以对锅炉燃烧实现有效的多目标寻优、得到理想的Pareto解,是对锅炉燃烧进行多目标优化的有效工具,同改进前的NSGA-Ⅱ优化结果比较,其Pareto优化结果集分布更好、解的质量更优。
2023/11/12 14:58:33
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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