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公开(公告)号：CN103646601A
公开(公告)日：2014-03-19
申请号：CN201310643871.0
申请日：2013-12-05
Applicant: 渤海大学
IPC: G09B25/00
Abstract: 一种基于工业过程模拟的教学科研平台装备，由一个或多个并联的给水支路，一个或多个光伏扬水支路，一个主管路，多个并联的用户支路、引水支路、锅炉、一个或多个水塔、一个或多个温室组成，给水支路的输出端接在主管路上，主管路对应两个相邻给水支路的管段上和相邻的用户支路分别设有给水段模拟量电动阀和用户段模拟量电动阀，连接在主管路首端的给水支路通过补水管与锅炉的补水端相连，锅炉的供水端与主管路的中间管段连通、并与温室给水管路连接，温室给水管路与温室入口相连接，温室的出口与锅炉回水端连接，水塔设有二个给水管。该装备与典型工业过程紧密结合，用于高级过程控制的教学科研验证,有利于科研成果转化。
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公开(公告)号：CN105550447B
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201510932619.0
申请日：2015-12-14
Applicant: 渤海大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种基于双神经网络的离心式水泵系统的建模方法，可解决传统建模方法依赖于精确的泵特性方程与管道特性方程问题，其步骤如下：建立以泵调速比K、泵流量Q为输入变量，泵扬程H、泵的轴功率Pin为输出变量的数学模型，建立以调速比K与轴功率Pin为输入变量、泵流量Q与扬程H为输出变量的泵系统模型，得到双输入－单输出的数学模型：采用双神经网络建立泵系统模型，其中神经网络NN1与NN2分别是双输入‑单输出的BP神经网络；调速比K、轴功率Pin作为神经网络NN1的输入，调速比K、神经网络NN1的输出作为神经网络NN2的输入，输出层的神经元的阀值为bk，输出层的输出为输出变量扬程H。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105979263A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201510726474.9
申请日：2015-10-27
Applicant: 渤海大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/126
Abstract: 本发明公开了一种新型量化控制系统的编码方法，提出了采用zooming‑in/out方法设计编码方案的新方法：使用传统的zooming‑in/out方法时，量化区域的缩小和扩大是通过改变与量化区域的半径(在球极坐标编码方案下)或边长(在直角坐标系下的编码方案)相乘的比例系数来实现。这在实现复杂目标时是不够的。为此，本发明增设一个输入量rk对量化区域大小进行调节。该输入量既可以是时变的并在各个采样时刻被更新(对应时变信道码率)，也可以是定常的并事先设计好(对应定常信道码率)，以实现较复杂的任务。这种编码方案不仅保证量化控制系统满足一阶矩稳定性，而且获得期望的噪声抑制性能。
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公开(公告)号：CN105979263B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201510726474.9
申请日：2015-10-27
Applicant: 渤海大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/126
Abstract: 本发明公开了一种量化控制系统的编码方法，提出了采用zooming‑in/out方法设计编码方案的方法：使用传统的zooming‑in/out方法时，量化区域的缩小和扩大是通过改变与量化区域的半径(在球极坐标编码方案下)或边长(在直角坐标系下的编码方案)相乘的比例系数来实现。这在实现复杂目标时是不够的。为此，本发明增设一个输入量rk对量化区域大小进行调节。该输入量既可以是时变的并在各个采样时刻被更新(对应时变信道码率)，也可以是定常的并事先设计好(对应定常信道码率)，以实现较复杂的任务。这种编码方案不仅保证量化控制系统满足一阶矩稳定性，而且获得期望的噪声抑制性能。
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公开(公告)号：CN105550447A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510932619.0
申请日：2015-12-14
Applicant: 渤海大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5086 , G06F17/5036
Abstract: 一种基于双神经网络的离心式水泵系统的建模方法，可解决传统建模方法依赖于精确的泵特性方程与管道特性方程问题，其步骤如下：建立以泵调速比K、泵流量Q为输入变量，泵扬程H、泵的轴功率Pin为输出变量的数学模型，建立以调速比K与轴功率Pin为输入变量、泵流量Q与扬程H为输出变量的泵系统模型，得到双输入－单输出的数学模型：采用双神经网络建立泵系统模型，其中神经网络NN1与NN2分别是双输入-单输出的BP神经网络；调速比K、轴功率Pin作为神经网络NN1的输入，调速比K、神经网络NN1的输出作为神经网络NN2的输入，输出层的神经元的阀值为bk，输出层的输出为输出变量扬程H。
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公开(公告)号：CN103646601B
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201310643871.0
申请日：2013-12-05
Applicant: 渤海大学
IPC: G09B25/00
Abstract: 一种基于工业过程模拟的教学科研平台，由一个或多个并联的给水支路，一个或多个光伏扬水支路，一个主管路，多个并联的用户支路、引水支路、锅炉、一个或多个水塔、一个或多个温室组成，给水支路的输出端接在主管路上，主管路对应两个相邻给水支路的管段上和相邻的用户支路分别设有给水段模拟量电动阀和用户段模拟量电动阀，连接在主管路首端的给水支路通过补水管与锅炉的补水端相连，锅炉的供水端与主管路的中间管段连通、并与温室给水管路连接，温室给水管路与温室入口相连接，温室的出口与锅炉回水端连接，水塔设有二个给水管。该平台与典型工业过程紧密结合，用于高级过程控制的教学科研验证,有利于科研成果转化。
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公开(公告)号：CN203631048U
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201320791280.3
申请日：2013-12-05
Applicant: 渤海大学
IPC: G09B25/00
Abstract: 一种基于工业过程模拟的教学科研平台装备，包括一个或多个并联的给水支路，一个或多个光伏扬水支路，一个主管路，多个并联的用户支路、引水支路、锅炉、一个或多个水塔、一个或多个温室，给水支路的输出端接在主管路上，主管路对应两个相邻给水支路的管段上和相邻的用户支路分别设有给水段模拟量电动阀和用户段模拟量电动阀，连接在主管路首端的给水支路通过补水管与锅炉的补水端相连，锅炉的供水端与主管路的中间管段连通、并与温室给水管路连接，温室给水管路与温室入口相连接，温室的出口与锅炉回水端连接，水塔设有二个给水管。该装备与典型工业过程紧密结合，用于高级过程控制的教学科研验证，有利于科研成果转化。
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