張茂杉,王幼民,胡 建
安徽工程大學(xué)機(jī)械與汽車工程學(xué)院,安徽蕪湖,241000
隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展與人們節(jié)能環(huán)保理念的提高,工業(yè)生產(chǎn)過程越來越注重資源節(jié)約和環(huán)境保護(hù)。砂漿泵是專為輸送含有細(xì)顆粒的腐蝕性介質(zhì)而設(shè)計(jì)開發(fā)的,在化工領(lǐng)域應(yīng)用廣泛,對(duì)砂漿泵進(jìn)行節(jié)能控制,不僅有利于實(shí)現(xiàn)精細(xì)化生產(chǎn),而且對(duì)于資源節(jié)約具有十分重要的意義。
目前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)泵的節(jié)能調(diào)速控制作了大量的研究。文獻(xiàn)[1]對(duì)于大功率的泵和風(fēng)機(jī)的節(jié)能調(diào)速采用了串調(diào)和無刷雙饋電機(jī)的方法,該方法誤差較大,難以實(shí)現(xiàn)較高精度的控制。文獻(xiàn)[2-3]對(duì)于泵的調(diào)速系統(tǒng)的研究是通過建立泵的調(diào)速過程狀態(tài)參數(shù)的變化模型來建立調(diào)速過程的方程組,并通過程序仿真對(duì)模型進(jìn)行分析。文獻(xiàn)[4-5]對(duì)于泵的調(diào)速系統(tǒng)的研究主要集中在變頻調(diào)速方面,沒有采取更加合理的控制算法。文獻(xiàn)[6]對(duì)于風(fēng)機(jī)和水泵的調(diào)速運(yùn)行是通過改善閥門的開度與管網(wǎng)曲線來實(shí)現(xiàn)調(diào)節(jié)流量的,該控制方法在一定程度上限制了機(jī)器的性能,影響泵的壽命。文獻(xiàn)[7-10]采用極值法分析了變頻中央空調(diào)的液壓泵系統(tǒng)及熱泵系統(tǒng),該方法需要建立各種損失與幾何參數(shù)之間的關(guān)系,對(duì)于很多非線性系統(tǒng)很難實(shí)現(xiàn)。
隨著控制理論以及控制技術(shù)的發(fā)展,人們?cè)絹碓絻A向于采用智能控制的方法,尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制算法,由于其良好的容錯(cuò)性以及全局逼近的學(xué)習(xí)方法,具有較好的泛化能力,因此應(yīng)用更加廣泛。文獻(xiàn)[11]研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器人的智能控制算法,并指出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制與模糊控制相結(jié)合的控制方法是目前機(jī)器人智能控制的發(fā)展方向。文獻(xiàn)[12]主要研究了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深水自升式海洋平臺(tái)的智能控制模型,結(jié)果表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制對(duì)于海洋平臺(tái)具有良好的穩(wěn)定性效果。
本文根據(jù)砂漿泵的工作原理及生產(chǎn)狀況確定了砂漿泵的傳遞函數(shù),并設(shè)計(jì)了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制方法,對(duì)流量控制系統(tǒng)的靜態(tài)性能和動(dòng)態(tài)性能進(jìn)行了理論分析及程序仿真。為了提高流量控制系統(tǒng)的性能,采用了極點(diǎn)配置的優(yōu)化方法得到最佳的傳遞函數(shù),并且通過極點(diǎn)配置前后的對(duì)比,可以看出控制系統(tǒng)的性能有了很大的提高。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,可以看出上述控制方法使控制系統(tǒng)的控制性能得到提高,達(dá)到了理想的控制效果,完全滿足現(xiàn)實(shí)的生產(chǎn)要求。
砂漿泵是離心泵的一種,它與普通供水離心泵的區(qū)別在于過流部件全部采用超高分子材料制成,因此砂漿泵的數(shù)學(xué)模型[13]與普通離心泵系統(tǒng)相同。由于很難建立精確的離心泵系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,故采用其近似模型進(jìn)行仿真研究。由離心泵系統(tǒng)的特性可知,通常將泵由停機(jī)狀態(tài)到穩(wěn)定狀態(tài)的過程分為壓力上升過程和恒壓過程。壓力上升過程近似為一個(gè)大時(shí)間常數(shù)T1的一階慣性環(huán)節(jié);恒壓過程中,壓力可認(rèn)為基本保持不變,是一個(gè)純滯后過程。變頻器和電機(jī)可近似等效為帶死區(qū)時(shí)間,且時(shí)間常數(shù)為λ的一階慣性環(huán)節(jié)。在異步電機(jī)變頻調(diào)速系統(tǒng)中,要選擇最佳的起動(dòng)頻率,使起動(dòng)轉(zhuǎn)矩最大而電流盡可能小。一般電動(dòng)機(jī)的最佳起動(dòng)頻率大約在12.5~25Hz的范圍內(nèi),因此,在最佳起動(dòng)頻率之前的頻段是系統(tǒng)的死區(qū)范圍。系統(tǒng)中其他控制和檢測(cè)環(huán)節(jié),如繼電器控制轉(zhuǎn)換、壓力轉(zhuǎn)換等的時(shí)間常數(shù)和滯后時(shí)間與原供水系統(tǒng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)的時(shí)間常數(shù)和滯后時(shí)間常數(shù)相比可忽略不計(jì),均可等效為比例環(huán)節(jié)。
圖1 控制系統(tǒng)方框圖
因此,離心泵系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型可等效為帶純滯后、死區(qū)兩個(gè)慣性環(huán)節(jié)串聯(lián),用如下式子表示:式中,K為系統(tǒng)總增益;T1為系統(tǒng)慣性時(shí)間常數(shù);T2為變頻器及電機(jī)時(shí)間常數(shù);λ為系統(tǒng)純滯后時(shí)間常數(shù)。本文研究的砂漿泵具體參數(shù),取K=20,T1=0.174,T2=31.826,系統(tǒng)純滯后時(shí)間常數(shù)λ=1.5。所以砂漿泵的數(shù)學(xué)模型為:
由于泵的流量控制是非線性的對(duì)數(shù)關(guān)系,傳統(tǒng)的PID[14]控制方法只能對(duì)線性關(guān)系進(jìn)行有效控制,而且對(duì)數(shù)學(xué)模型的準(zhǔn)確性要求十分嚴(yán)格,本文采用智能控制與傳統(tǒng)的PID控制相結(jié)合的方法,能有效解決非線性問題。
在智能控制與傳統(tǒng)PID控制相結(jié)合的基礎(chǔ)上,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制與傳統(tǒng)PID相結(jié)合的方法,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)非線性具有任意逼近和自學(xué)習(xí)性,為系統(tǒng)辨識(shí),尤其是非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的辨識(shí)提供一條十分有效的途徑,它與PID控制相結(jié)合,可以彌補(bǔ)PID控制的不足。該系統(tǒng)由微處理器、流量傳感器、A/D轉(zhuǎn)換器、接口電路、泵組成。泵的轉(zhuǎn)速為輸入量,泵的轉(zhuǎn)速為輸出量,實(shí)質(zhì)為泵的流量定值控制系統(tǒng),微處理器實(shí)時(shí)控制計(jì)算機(jī),變頻器和砂漿泵作為系統(tǒng)的執(zhí)行機(jī)構(gòu),用變頻器控制水泵電機(jī)的轉(zhuǎn)速,使泵的流量符合工藝生產(chǎn)要求。
本文將基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制方法用于砂漿泵的節(jié)能調(diào)速控制系統(tǒng)中,調(diào)節(jié)流量控制系統(tǒng)的參數(shù),使控制系統(tǒng)的性能達(dá)到理想狀態(tài)。為了得到最佳控制性能,再采用極點(diǎn)配置的方法,對(duì)原系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化,仿真與實(shí)驗(yàn)表明控制效果達(dá)到了最佳。
控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性是系統(tǒng)進(jìn)行運(yùn)行及設(shè)計(jì)的首要前提。對(duì)一個(gè)不穩(wěn)定的系統(tǒng)無法進(jìn)行控制分析,因此,只有當(dāng)控制系統(tǒng)是穩(wěn)定的時(shí)候,才有價(jià)值分析和研究控制系統(tǒng)的其他問題,比如只有計(jì)算過穩(wěn)定性的系統(tǒng),才可以進(jìn)行控制系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差的計(jì)算??刂葡到y(tǒng)穩(wěn)定性的分析方法有很多,如奈奎斯特穩(wěn)定判據(jù)、對(duì)數(shù)判據(jù)以及李亞普諾夫穩(wěn)定性判據(jù)等。本文采用李亞普諾夫穩(wěn)定性判據(jù),并結(jié)合Bode圖,對(duì)砂漿泵的流量控制系統(tǒng)進(jìn)行穩(wěn)定性分析。李亞普諾夫穩(wěn)定性判據(jù)是俄國(guó)數(shù)學(xué)家和力學(xué)家A.M.李亞普諾夫1892年創(chuàng)立的用于分析系統(tǒng)穩(wěn)定性的理論,在分析穩(wěn)定性的問題中應(yīng)用廣泛。
有系統(tǒng)的狀態(tài)方程為x=Ax+bu,式中x為n維狀態(tài)向量,A為n×n維常系數(shù)矩陣。根據(jù)李亞普諾夫穩(wěn)定性判據(jù),若存在一個(gè)正定矩陣P,使得系統(tǒng)滿足AT+P.A=-I,則表明該系統(tǒng)在x=0處的平衡狀態(tài)是滿足大范圍內(nèi)漸進(jìn)穩(wěn)定的,式中I為n維單位矩陣。由(1)式得:
代入上式計(jì)算得:
則P為正定矩陣滿足穩(wěn)定性判據(jù),系統(tǒng)穩(wěn)定。
由MATLAB軟件仿真得到流量控制系統(tǒng)的Bode圖(圖2)。
圖2 砂漿泵流量控制系統(tǒng)的Bode圖
基于狀態(tài)空間分析的系統(tǒng)的可觀性與可控性是控制系統(tǒng)中非常重要的概念。所謂控制系統(tǒng)的可控性就是指控制系統(tǒng)的狀態(tài)是可以控制還是不可以被控制的;系統(tǒng)的可觀測(cè)性就是指系統(tǒng)狀態(tài)的變化能夠由輸出檢測(cè)反映出來,還是不能由輸出檢測(cè)反映出來。
在設(shè)計(jì)控制系統(tǒng)之前,確定系統(tǒng)的能觀能控性是十分重要的,因?yàn)樵谠O(shè)計(jì)一個(gè)最優(yōu)的控制系統(tǒng)之前必須知道系統(tǒng)的能觀測(cè)性與能控性。系統(tǒng)的能觀能控性是確定最優(yōu)控制是否有解的先決條件。因此,系統(tǒng)的可觀測(cè)性與可控性對(duì)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)至關(guān)重要。
3.2.1 能控性分析
則控制系統(tǒng)能夠滿足能控性判據(jù),控制系統(tǒng)是能控的。
3.2.2 能觀測(cè)性判據(jù)
根據(jù)能觀性定義,系統(tǒng)的完全能觀性是指在指定的時(shí)間之內(nèi),根據(jù)能夠測(cè)量到的輸出量y(t)唯一的確定系統(tǒng)的初始狀態(tài)x(0)。對(duì)于上式如果秩小于n,則不能保證由輸出值可以確定初始量。因此控制系統(tǒng)如果是可觀的,則其秩必須為滿秩。由(2)式A代= [1 0],可得能控性矩陣:入上式可得能觀測(cè)性矩陣的秩:
則滿足能觀性判據(jù)控制系統(tǒng)是能觀的。
PID控制器是由比例、積分與微分組成的,可以通過調(diào)節(jié)Kp比例系數(shù)、Ti積分時(shí)間周期與Td微分時(shí)間周期來調(diào)節(jié)系統(tǒng),從而達(dá)到設(shè)計(jì)要求。在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)中,一般的系統(tǒng)都不是線性而是非線性的,在使用PID調(diào)節(jié)時(shí),可以將系統(tǒng)簡(jiǎn)化為線性系統(tǒng),本文采用經(jīng)驗(yàn)試湊法得到PID參數(shù)Kp=0.5,Ki=0.0145,Kd=0.099。
由(2)式的流量控制系統(tǒng)傳遞函數(shù):
則對(duì)流量控制系統(tǒng)進(jìn)行Simulink系統(tǒng)建模,采用PID控制模塊得到系統(tǒng)的控制模塊圖(圖3)。
采用經(jīng)驗(yàn)試湊法調(diào)節(jié)PID參數(shù)得當(dāng)為如下值時(shí)系統(tǒng)的性能達(dá)到最好。
圖3 Simulink的控制模塊圖
程序的運(yùn)算結(jié)果如圖4所示。
由圖4也可以看出控制系統(tǒng)是穩(wěn)定的。
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是Rumelhart.D.E和Mcclelland.J.L等人于1986年提出的多層前饋網(wǎng)的反向傳播算法,基本BP算法包括兩個(gè)方面:信號(hào)的前向傳播和誤差的反向傳播,即計(jì)算實(shí)際輸出時(shí),按從輸入到輸出的方向進(jìn)行,而權(quán)值和閾值的修正,則從輸出到輸入的方向進(jìn)行。該網(wǎng)絡(luò)并不依賴模型,只要有足夠多的隱層和隱結(jié)點(diǎn),BP網(wǎng)絡(luò)可以逼近任意的非線性映射關(guān)系,其輸入與輸出之間的關(guān)聯(lián)信息存儲(chǔ)于連接權(quán)中。由于連接權(quán)的個(gè)數(shù)很多,個(gè)別神經(jīng)元的損壞只對(duì)輸入輸出關(guān)系有較小的的影響,所以BP網(wǎng)絡(luò)具有較好的容錯(cuò)性,而且BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法屬于全局逼近的方法,因而具有較好的泛化能力。
在砂漿泵的流量控制系統(tǒng)中,需要進(jìn)行控制系統(tǒng)的前向和反向計(jì)算,流量的實(shí)際輸入信號(hào)從輸入到輸出方向正向傳播,從而控制電動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速,以達(dá)到流量控制的目的;權(quán)值和閾值的修正,則從反向傳播,調(diào)節(jié)控制信號(hào),使偏差控制在最小的范圍內(nèi)。
3.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)仿真
由系統(tǒng)的傳遞函數(shù)
得到利用MATLAB進(jìn)行程序仿真程序運(yùn)行結(jié)果,如圖5所示。
由圖5可知,系統(tǒng)的過渡過程平穩(wěn),由于傳遞函數(shù)有延時(shí)的存在,所以穩(wěn)定時(shí)間需要8~9秒,而且過渡過程曲線沒有超調(diào)量存在,運(yùn)行平穩(wěn)。
圖5 系統(tǒng)的過渡過程曲線
由圖6可知,在程序運(yùn)行開始時(shí),系統(tǒng)中存在較大的誤差,隨著時(shí)間的推移,誤差逐漸減小,直到最后在9秒鐘左右時(shí),誤差為零。
圖6 系統(tǒng)的反應(yīng)誤差曲線
由圖7可知,kp參數(shù)在3秒左右時(shí)穩(wěn)定在0.94左右,ki參數(shù)在七八秒時(shí)穩(wěn)定在0.003 1左右,kd參數(shù)在7秒鐘左右時(shí)穩(wěn)定在0.72左右。圖像的過渡過程比較平穩(wěn),沒有大的超調(diào)量,這表明系統(tǒng)的運(yùn)行是比較平穩(wěn)的。
圖7 PID參數(shù)穩(wěn)定過程曲線
在控制系統(tǒng)中,無論是鎮(zhèn)定系統(tǒng),還是跟隨系統(tǒng),都必須符合相關(guān)的性能要求。控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)主要是由它的極點(diǎn)位置決定的。因此,控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)就是應(yīng)用狀態(tài)反饋,使得控制系統(tǒng)具有期望的極點(diǎn)配置,從而改善系統(tǒng)的性能。系統(tǒng)的極點(diǎn)配置就是在給定系統(tǒng)的期望極點(diǎn)之后,如何通過某種方法來達(dá)到期望的極點(diǎn)。
對(duì)于控制系統(tǒng)而言,在采用狀態(tài)反饋之后,可以實(shí)現(xiàn)閉環(huán)極點(diǎn)的任意的配置,即通過狀態(tài)反饋的方法,使閉環(huán)系統(tǒng)的極點(diǎn)位于預(yù)先設(shè)定的位置之上。
4.1.1 控制系統(tǒng)極點(diǎn)配置的綜合性能指標(biāo)
系統(tǒng)的輸出超調(diào)量Mp≤5%,峰值時(shí)間tp≤0.5 s,系統(tǒng)頻寬ωb≤10rad/s,跟蹤誤差為ep=0(對(duì)階躍信號(hào))。
4.1.2 確定控制系統(tǒng)期望的極點(diǎn)
系統(tǒng)的期望極點(diǎn)數(shù)n=2,系統(tǒng)的性能主要是由主極點(diǎn)決定。根據(jù)二階系統(tǒng)的關(guān)系式,確定主導(dǎo)極點(diǎn)。
式中,ζ和ωn為此二階系統(tǒng)的阻尼比和無阻尼固有頻率。
tp=≤0.5s,當(dāng)ζ=0.707時(shí),選ωn=10rad/s
這樣,便定出了主導(dǎo)極點(diǎn)s1,2=-ζωn±jwn,因此確定的期望極點(diǎn)為:
由系統(tǒng)的期望極點(diǎn)可以求出系統(tǒng)的特征方程:
則系統(tǒng)的原傳遞函數(shù):
經(jīng)過極點(diǎn)配置后的傳遞函數(shù)為:
4.1.3 確定控制系統(tǒng)的狀態(tài)反饋增益矩陣K
由(2)式得流量控制系統(tǒng)的傳遞函數(shù)的特征多項(xiàng)式為s2+5.031s+0.152,則a1=5.031,a0=0.152。由(6)式得流量控制系統(tǒng)進(jìn)行極點(diǎn)配置之后的特征多項(xiàng)式為s2+14.1s+1,則b1=14.1,b0=100。
使用Simulink程序仿真比較極點(diǎn)配置前后的過渡過程,由(2)式、(6)式得程序方框圖,如圖8。
圖8 極點(diǎn)配置前后的Simulink方框圖
程序運(yùn)行結(jié)果如圖9所示。
圖9 極點(diǎn)配置前后的Simulink結(jié)果圖
從圖9中可以看出,極點(diǎn)配置之后,砂漿泵的流量控制系統(tǒng)在6至7秒的時(shí)間內(nèi)就可以穩(wěn)定,而且過渡曲線的過渡過程很平穩(wěn),幾乎沒有超調(diào)量。而極點(diǎn)配置之前的過渡曲線要在10秒鐘之后才會(huì)穩(wěn)定,這說明極點(diǎn)配置之后流量控制系統(tǒng)的性能有很大的提高。
本文通過對(duì)砂漿泵節(jié)能調(diào)速控制的原理分析,確定了多種流量控制方法,如純PID控制方法、極點(diǎn)配置優(yōu)化與PID相結(jié)合的控制方法以及基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制方法。通過程序仿真圖形的比較可以看出,使用極點(diǎn)配置優(yōu)化之后的控制系統(tǒng)的過渡曲線最優(yōu)。這個(gè)實(shí)驗(yàn)通過S7-200PLC對(duì)極點(diǎn)配置優(yōu)化與PID相結(jié)合的控制方法進(jìn)行編程,并結(jié)合Wincc flexble組態(tài)分析和Smart700IE觸摸屏對(duì)泵的流量進(jìn)行控制研究。
首先將編好的程序下載到S7-200PLC中,打開實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的控制開關(guān),進(jìn)入控制界面,對(duì)泵的流量的上限和下限進(jìn)行設(shè)定,當(dāng)流量高于上限、低于下限時(shí),系統(tǒng)會(huì)進(jìn)行自動(dòng)報(bào)警,設(shè)定泵的流量的上限值為3.5m3/h,流量的下限值為3.4m3/h,按下“啟動(dòng)按鈕”,當(dāng)系統(tǒng)穩(wěn)定后,流量穩(wěn)定在3.411m3/h,可以看出,流量的穩(wěn)定值與設(shè)定值之間的差值是很小的,因此這種控制方法達(dá)到了預(yù)期的控制效果(圖10)。
圖10 實(shí)驗(yàn)裝置圖
按下“停止按鈕”,則系統(tǒng)立即停止工作,點(diǎn)擊進(jìn)入“流量的趨勢(shì)圖界面”,切換到流量的趨勢(shì)圖(圖11),控制系統(tǒng)的流量曲線變化的幅度很小,都在3.411左右小范圍的浮動(dòng)。通過流量的趨勢(shì)圖界面,還可以看出流量的變化趨勢(shì),可以實(shí)現(xiàn)對(duì)流量控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控。
圖11 實(shí)驗(yàn)主界面
圖12 流量的趨勢(shì)圖界面
通過本次實(shí)驗(yàn)可以看出,該控制方法完全滿足生產(chǎn)過程的要求,對(duì)于節(jié)能減排、減少能源消耗具有重大意義。
(1)通過對(duì)離心泵工作原理的分析,建立了砂漿泵節(jié)能調(diào)速控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,并對(duì)控制系統(tǒng)進(jìn)行了控制性能分析,結(jié)果表明控制系統(tǒng)穩(wěn)定且能觀能控。
(2)為砂漿泵設(shè)計(jì)了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制算法并進(jìn)行了計(jì)算機(jī)仿真,可以得出這種控制方法相對(duì)于傳統(tǒng)的PID控制方法系統(tǒng)的控制性能有了很大的提高?;贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制算法對(duì)于提高系統(tǒng)的控制質(zhì)量有很好的效果。
(3)為了得到最佳的控制性能,對(duì)原系統(tǒng)進(jìn)行了極點(diǎn)配置優(yōu)化,得到了最佳的數(shù)學(xué)模型,通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,可以得出極點(diǎn)配置優(yōu)化算法,在 Wincc flexble與Smart-700IE觸摸屏相結(jié)合的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上運(yùn)行穩(wěn)定,誤差較小。由實(shí)驗(yàn)可知,砂漿泵的節(jié)能調(diào)速控制研究的方法完全可以滿足工業(yè)上的要求。
[1]馬小亮.大功率風(fēng)機(jī)、泵的節(jié)能調(diào)速發(fā)展方向探討[J].電氣傳動(dòng),1999(1):1-2
[2]馬冰雪,乞昆鋼.泵用交流電機(jī)調(diào)速方法及節(jié)能分析研究[J].電氣節(jié)能,2006(3):1-3
[3]許光映.變頻調(diào)速泵系統(tǒng)性能的仿真研究[J].節(jié)能技術(shù),2006(1):20-22
[4]李香燕.變頻調(diào)速節(jié)能裝置在液氨泵上的應(yīng)用[J].電工電氣,2013(8):39-40
[5]Xiu Lei,Meng Ni,Dong Li,et al.Study on simulation of digital pump-control cylinder position control system[J].Procedia Engineering,2011,16:729-736
[6]劉應(yīng)誠(chéng).風(fēng)機(jī)水泵調(diào)速運(yùn)行節(jié)能原理及其調(diào)速裝置的選擇[J].液壓氣動(dòng)與密封,2010(11):43-44
[7]Yang Zhao,Zhao Haibo,F(xiàn)ang Zheng.Modeling and dynamic control simulation of unitary gas engine heat pump[J].Energy Conversion and Management,2007,48:3146-3153
[8]Zhao Tianyi,Zhang Jili,Ma Liangdong.On-line optimization control method based on extreme value analysis for parallel variable-frequency hydraulic pumps in central airconditioning systems[J].Building and Environment,2012,47:330-338
[9]Zhenjun Ma,Shengwei Wang.Energy efficient control of variable speed pumps in complex building central air-conditioning systems[J].Energyand Buildings,2009,41:197-205
[10]Clara Verhelst,F(xiàn)ilip Logist,Jan Van Impeb,et al.Study of the optimal control problem formulation for modulating air-to-water heat pumps connected to a residential floor heating system[J].Energy and Buildings,2012,45:43-53
[11]房海蓉,方躍法.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器人智能控制[J].機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用,2002(4):28-31
[12]稽春燕,劉聰.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深水自升式海洋平臺(tái)智能控制模型控制研究[J].海洋工程,2013(2):20-23
[13]羅勇武,周劍,黎勉,等.液壓變頻調(diào)速系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型分析[J].現(xiàn)代制造工程,2001(11):1-5
[14]張艷玲,王耀南,薛殿倫.模糊自適應(yīng)PID控制器在CVT速比控制中的應(yīng)用[J].自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用,2005(2):3-10 (責(zé)任編輯:汪材?。?/p>