推荐了多个详细教程:用python实现地下水位模拟检测
2024-06-25 15:15:33 10KB 课程资源 python
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锅炉汽包水位三冲量控制系统仿真课程设计 本文档主要介绍了锅炉汽包水位三冲量控制系统的仿真课程设计,涵盖了汽包水位控制的概述、三冲量串级给水控制系统设计、汽包三冲量控制算法的 MATLAB 仿真设计等方面。 一、汽包水位控制的概述 1.1 锅炉汽包水位的动态特性:锅炉汽包水位是指锅炉中汽包中的水位高度,它直接影响锅炉的运行稳定性和安全性。锅炉汽包水位的动态特性主要体现在水位的变化对锅炉的影响上,包括给水流量 W 对汽包水位 H 的影响、汽包水位在蒸汽流量 D 扰动下的影响等。 二、三冲量串级给水控制系统设计 2.1 单冲量水位控制系统的介绍:单冲量水位控制系统是指通过单个给水阀门来控制汽包水位的系统,具有简单、可靠、经济等优点,但存在一定的控制精度和灵敏度问题。 2.2 双冲量水位控制系统的介绍:双冲量水位控制系统是指通过两个给水阀门来控制汽包水位的系统,具有较高的控制精度和灵敏度,但存在一定的成本和复杂度问题。 2.3 三冲量汽包水位控制原理:三冲量汽包水位控制原理是指通过三个给水阀门来控制汽包水位的系统,具有高控制精度、灵敏度和稳定性等优点,是目前锅炉汽包水位控制的主要方法。 三、汽包三冲量控制算法的 MATLAB 仿真设计 3.1 控制系统模型图的绘制:使用 MATLAB 的 Simulink 工具绘制控制系统模型图,包括给水阀门、汽包水位传感器、PID 控制器等部分。 3.2 Simulink 模块的调用:使用 Simulink 模块来调用控制系统模型图,并进行仿真计算。 3.3 PID 子系统的建立与封装:使用 MATLAB 的 PID 工具箱来建立 PID 控制器,并将其封装到控制系统模型图中。 3.4 PID 控制器的参数整定:使用 MATLAB 的 PID 工具箱来整定 PID 控制器的参数,以确保控制系统的稳定性和精度。 本文档详细介绍了锅炉汽包水位三冲量控制系统的仿真课程设计,涵盖了汽包水位控制的概述、三冲量串级给水控制系统设计、汽包三冲量控制算法的 MATLAB 仿真设计等方面,为锅炉汽包水位控制的研究和应用提供了重要的参考价值。
2024-06-11 11:38:42 572KB
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使用STC12C5A60S2单片机作为控制芯片,通过水位传感器完成对水位信号的检测,通过风机、瓦斯断电仪完成风瓦电闭锁信号的检测,通过电压、电流等互感器和内置A/D完成多路模拟信号的检测,实时显示井下低压水泵电机的工作状态,具有CAN总线通讯功能,在国内首次整合了矿用水泵电机的电气检测与水位控制功能,实现了矿用水泵电机的无故障自适应运行。
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课程设计任务书 4 第一章 课程设计的目的 5 第二章 目前锅炉汽包水位控制现状 6 2.1.单冲量控制 6 2.2.三冲量控制 6 2.3.模糊控制 7
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基于单片机水位控制系统设计.pdf
2024-01-13 20:36:47 2.9MB
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水位下降的饱和-非饱和土坝渗流数值模拟,徐杨军,夏元友,基于非饱和土渗流的理论,借助Geo-slope的有限元数值模拟软件,对库水位下降过程中的饱和-非饱和土坝进行了数值模拟分析,分析结果�
2024-01-11 13:20:44 613KB 首发论文
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地下水是最大的资产之一。 地下水的持续下降是影响经济社会发展的关键因素之一。 根据可用性,将对水进行开采。 人口增长和新出现的气候变化导致水资源短缺问题。 这将增加对地下水的需求。 但是地下水分布不均。 在我们提出的系统中,我们规定了可供将来使用的年度地下水可用量。 它可以通过机器学习算法进行分类,例如逻辑回归,随机森林和决策树。 用于建模的输入变量基于各个季节的补水量和用水量。 回归任务需要较少的训练数据集,并且可以实现良好的性能。 本文的目的是对地下水位的机器学习算法及其准确性进行比较和分析。 本文使用机器学习算法对印度的地下水可用水平进行分类和检测。
2023-10-10 10:36:15 463KB Ground water Logistic regression
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基于python模型的SpringBoot+Vue的水位预测网站
2023-10-09 19:39:33 10.44MB 预测模型 水位预测模型
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本文介绍了一项水位控制器的设计任务书,任务要求学生熟悉单片机应用系统的设计方法和规则,学习文件检索和查找数据手册的能力,学习protel软件的使用,以及整理和总结设计文档报告。任务的根本要求是以MCS-51系列单片机为核心,组成一个水位自动控制系统,实现六区间式水位显示和全自动位式进水控制。本文提供了基于单片机的水位控制系统设计文档。
2023-04-27 22:24:50 350KB 基于-单片机水位控制系统设计
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C# OPENCV
2023-04-08 11:32:38 161.68MB 机器视觉
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