基于PLC的隔爆型掘进机电控系统设计

来源 :第五届全国信息获取与处理学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:rudy_luo
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为了改善掘进机电控系统的工作稳定性,降低故障发生率,采用西门子公司S7-200系列PLC作为隔爆型掘进机电控系统的控制元件,给出电控系统的硬件、软件设计,设计已满足国标MT/T661-1997煤矿井下用电器设备通用技术条件.结果表明,利用先进的PLC控制代替传统继电器控制,能够有效地提高隔爆型掘进机的可靠性,并可以大大降低掘进机维护成本.
其他文献
针对骨髓细胞图像的特点,采用连续小波变换对图像进行了处理,在消除原始图像噪声的同时,从不同的角度检测出图像的主要边缘,之后进行模糊C均值聚类,将细胞核部分检测出来,输入两级神经网络进行细胞的分类识别.首先采用基于神经网络的主成分GHA算法提取细胞核部分的特征值,然后利用基于微粒群算法的BP神经网络进行识别,获得了较好的识别效果。
本文针对耳廓特点提出了一种基于耳廓边缘几何结构的识别方法,在结合多尺度参数的Canny算子检测出耳廓边缘的基础上,通过提取耳轮边缘上的若干关键距离来描述耳轮形状,提取耳甲腔边缘上的角点位置来描述内耳结构,最终利用耳轮形状特征向量及内耳结构特征向量实现分类识别,经在选用的耳廓图库上实验,错误接受率FAR为0.8%,错误拒绝率FRR为6.7%。
在以往的BP小波神经网络中,最常用的学习算法是BP算法,BP算法实质上就是梯度下降法,是一种局部搜索算法.梯度下降法使得网络极易陷入局部最小值,从而使得网络训练结果不尽人意,搜索成功概率低.取代传统的梯度下降法,利用粒子群算法对小波神经网络中的参数进行优化.然后利用基于粒子群优化(PSO)的小波神经网络进行抗噪声语音识别实验,仿真结果表明,与BP网络相比,PSO算法在迭代次数、函数逼近误差、网络性
搜索技术是当前网络领域中最为热门的研究领域,搜索引擎的好坏在很大程度上决定了用户使用网络的质量与有效性.搜索引擎的效率主要是取决于对于用户输入要求的解析与识别,因此需要能够对用户输入的信息进行语意解析,从而准确有效对用户意图进行识别、解析与理解,并为用户返回最为合适的搜索结果.本文设计开发了一种基于元数据的网络搜索语言模式识别算法,并成功应用于中国可持续发展信息共享系统中,建立基于可持续发展元数据
研究了一类时变时滞非线性系统的状态和输入同时估计问题.系统的非线性包括两部分:一部分满足李普西兹条件,另一部分未知包括系统的外界扰动或模型不确定性等.在一定条件下,设计了未知输入观测器,观测器的参数通过解Riccati不等式或LMI得到.以生物发酵过程为研究对象进行仿真研究,证明了算法的有效性。
本文提出一种基于植物叶脉特征分形提取的信息加密方法.首先研究了基于分形L系统基本理论和构图方法的植物叶脉特征提取,然后给出叶脉拓扑结构的描述方法,最后得出了将它用于信息加密的模型.由于植物的叶形、叶脉特征具有不确定性和随机性,提取的密钥难以被非法用户解密,从而保证信息传输的安全性.
传统线性预测编码(LPC)算法通常能够有效提取纯净语音的共振峰,但在噪声环境下其提取语音共振峰的性能将大大降低.在语音识别中共振峰的谱密度比其带宽更重要,基于这一事实,本文提出基于极点交叉的LPC改进算法.实验结果显示此算法对含噪语音共振峰的提取具有鲁棒性.
本文介绍了基于ARM7系列中LPC2210芯片的智能数字调节器的设计.该调节器充分利用了ARM系列的低功耗,高性能和丰富的片上资源,并实现模糊-PID控制算法,具有硬件电路结构简单,可靠性高,可以广泛应用于多种工业控制领域.
开发了一套集中供热计算机监测系统.介绍了该监测系统的组成、工作原理、功能实现和软硬件设计,分析了系统可能出现的故障和问题,并提出了解决办法.通过该计算机监测系统,可以对集中供热热源进行实时状态监测和量化管理,指导热源运行,保证按需供热,达到节约能源、降低污染排放的目的.
在传统的PID控制算法的基础上提出了自适应模糊PID控制,兼收了模糊控制和PID控制的优点,控制系统稳定性好、精度高和抗干扰能力强.控制器成功应用于某包装机械上,取得了良好的控制效果.