基于多级RBF神经网络集成的传感器故障诊断研究

针对诊断传感器偏置故障及漂移故障的难点问题，提出了一种基于多级RBF神经网络集成的传感器故障诊断方法。该方法充分利用控制系统闭环回路测控信息，建立多级神经网络集成观测器模型。将输出与传感器实际输出相比较获取残差序列，获得基于残差序列的传感器偏置故障和漂移故障的辨识策略，实现控制系统传感器故障在线诊断。将三容水箱液位控制系统作为仿真对象，仿真结果表明该方法不仅可以提高单一神经网络的运算精度，而且采用RBF神经网络集成方式还要优于其他集成方式，可以快速准确地检测和分离传感器故障，辨识传感器故障类型、故障大小以及故障发生的时间。     

WinCC与Matlab的软件接口方法研究

为了充分利用WinCC开发周期短、可靠性高及可维护性强等优点和Matlab丰富的数据分析处理函数库,解决WinCC开发系统调用Matlab函数库的问题,提高应用系统的数据分析处理能力,研究了WinCC与Matlab的软件接口方法,提出了可使应用系统脱离Matlab环境运行的基于可执行文件的混合编程方法,并以油罐泄漏检测...     

WinCC在数字化油库监控系统中的应用

为适应油库数字化建设需要,解决油库监控中区域分散、设备点多、监控面广导致的数据采集和统一管理较为困难、系统实时性差、可靠性低等问题,设计了基于WinCC的数字化油库监控系统。该设计应用OPC技术实现与控制器的数据交互,利用用户归档和变量归档,有效实现数据库的建立、查询和修改,克服了软件编程中与现场设备通信复杂和一般组态软件数据管理较差的缺陷,大大缩短了系统开发周期,使系统操作方便,界面友好美观,维护简单快捷,可广泛应用于油库监控。