针对板带轧机液压AGC系统在线故障诊断问题,建立了一种基于非线性自回归滑动平均模型(NARMA的递归神经网络,通过AIC定阶法确定模型阶次。运用生产实际数据,通过动态学习算法完成对网络的训练,使网络映射系统的动力学特性。该网络模型避免了故障的自学习,能够很好地实现故障检测。试验研究证明了该神经网络方法进行轧机液压AGC系统在线故障诊断的可行性和有效性。

采用正交试验设计方法,以国产聚乙烯醇(PVA)纤维作为增强纤维,研究了水胶比、粉煤灰掺量和胶砂比对高韧性纤维增强水泥基复合材料单轴拉伸性能的影响。研究结果表明:在较大水灰比和粉煤灰掺量达到70%的情况下,选用国产PVA纤维,仍然可以配制出成本低/单轴拉伸应力应变达到1%,且具有多微裂缝开裂特征的高韧性纤维增强水泥基复合材料。

针对变压器铁芯接地电流在线监测项目中现场干扰比较严重的问题,给出了采用Maxim公司有源滤波芯片Max274设计有源滤波器的方法.同时给出了实验结果以及应用注意事项.

阐述二次调节转速系统的原理并建立其数学模型。针对系统参数时变、非线性的特点设计一种自适应神经模糊PID控制器该控制器利用PID算法实现准确控制通过神经模糊控制提高控制的自适应性。利用MATLAB模糊逻辑工具箱对系统进行仿真并与传统PID控制进行比较。结果表明：采用自适应神经模糊PID控制系统响应快、超调小、过渡时间短、能够较好地抑制干扰具有良好的动态特性和稳定性。