CN107168097A - 一种基于互联网的钢铁企业能源仿真控制系统 - Google Patents

一种基于互联网的钢铁企业能源仿真控制系统 Download PDF

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    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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Abstract

本发明公开了一种基于互联网的钢铁企业能源仿真控制系统,包括融炉本体,所述融炉本体的两侧均固定连接有固定块,所述固定块的顶部固定连接有支脚,所述融炉本体的一侧固定连接有控制箱,所述控制箱的内部分别固定连接有电源模块和单片机,所述融炉本体的一侧固定连接有按键,所述融炉本体内壁的两侧均固定连接有高温器,所述融炉本体的顶部固定连接有温度传感器,所述融炉本体的底部固定连接有漏斗,本发明涉及钢铁技术领域。该基于互联网的钢铁企业能源仿真控制系统,解决了现在的钢铁融化大部分还使用比较传统的方法,不能够实现智能化控制温度的问题,提高了钢铁融化的速度,增加了钢铁的生产量。

Description

一种基于互联网的钢铁企业能源仿真控制系统
技术领域
本发明涉及钢铁技术领域,具体为一种基于互联网的钢铁企业能源仿真控制系统。
背景技术
钢材应用广泛、品种繁多,根据断面形状的不同,钢材一般分为型材、板材、管材和金属制品四大类,钢材是钢锭、钢坯或钢材通过压力加工制成的一定形状、尺寸和性能的材料,大部分钢材加工都是通过压力加工,使被加工的钢(坯、锭等)产生塑性变形,根据钢材加工温度不同,可以分为冷加工和热加工两种。
在实际生活中,现在的钢铁融化大部分还使用比较传统的方法,不能够实现智能化控制温度,降低了钢铁融化的速度,减少了钢铁的生产量。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种基于互联网的钢铁企业能源仿真控制系统。
本发明是这样实现的,一种基于互联网的钢铁企业能源仿真控制系统,包括融炉本体;
所述融炉本体的两侧均固定连接有固定块,所述固定块的顶部固定连接有支脚;
所述融炉本体的一侧固定连接有控制箱;
所述控制箱的内部分别固定连接有电源模块和单片机,所述融炉本体的一侧固定连接有按键;
所述单片机接收信号y(t)表示为:
y(t)=x(t)+n(t)
其中,x(t)为数字调制信号,n(t)为服从标准SαS分布的脉冲噪声。针对MASK和MPSK调制,x(t)的解析形式表示为:
其中,N为采样点数,an为发送的信息符号,在MASK信号中,an=0,1,2,…,M-1,M为调制阶数,在MPSK信号中,an=ej2πε/M,ε=0,1,2,…,M-1,g(t)表示矩形成型脉冲,Tb表示符号周期,fc表示载波频率,载波初始相位是在[0,2π]内均匀分布的随机数。针对MFSK调制,x(t)的解析形式表示为:
其中,fm为第m个载频的偏移量,若MFSK信号载频偏移为Δf,则fm=-(M-1)Δf,-(M-3)Δf,…,(M-3)Δf,(M-1)Δf,载波初始相位是在[0,2π]内均匀分布的随机数;
Alpha稳定分布的概率密度函数不存在封闭的表达式,因此一般用以下特征函数来描述其分布特性:
其中为符号函数,
α(0<α≤2)为特征指数,γ为分散系数,β为对称参数,ζ为位置参数。当ζ=0,β=0且γ=1时,该分布称为标准SαS分布;
数字调制信号x(t)的分数低阶模糊函数表示为:
其中,τ为时延偏移,f为多普勒频移,0<a,b<α/2。x*(t)表示x(t)的共轭。当x(t)为实信号时,x(t)<p>=|x(t)|<p>sgn(x(t));当x(t)为复信号时,[x(t)]<p>=|x(t)|p-1x*(t),该非线性运算只改变信号的幅度信息,保留其频率和相位信息,可以有效抑制脉冲噪声;
所述融炉本体内壁的两侧均固定连接有高温器,所述融炉本体的顶部固定连接有温度传感器;
所述融炉本体的底部固定连接有漏斗,所述漏斗的底部固定连接有控制阀,所述融炉本体的顶部固定连接有炉盖;
所述炉盖顶部的两侧均连通有出气管,所述炉盖的顶部固定连接有控气阀,所述控气阀的底部分别贯穿炉盖和融炉本体且延伸至融炉本体的内部;
所述温度传感器的输出端与数据比较器的输入端连接;
所述数据比较器的输出端与反馈模块的输入端连接,且反馈模块的输出端与单片机的输入端连接;
所述数据比较器时频重叠信号的归一化高阶累积量方程组构建方法包括:
接收信号的信号模型表示为:
r(t)=x1(t)+x2(t)+…+xn(t)+v(t)
其中,xi(t)为时频重叠信号的各个信号分量,各分量信号独立不相关,n为时频重叠信号分量的个数,θki表示对各个信号分量载波相位的调制,fci为载波频率,Aki为第i个信号在k时刻的幅度,Tsi为码元长度,pi(t)为滚降系数为α的升余弦成形滤波函数,且n(t)是均值为0,方差为σ2的平稳高斯白噪声;
混合信号的高阶累积量公式如下:
两边同时除以混合信号的二阶矩k/2次方:
进一步变形为:
其中表示各分量信号功率与总功率的比值和噪声功率与总功率的比值,分别表示为和λv;由于高斯白噪声的高阶累积量为0,所以上式可以表示为:
由此,构建归一化高阶累积量方程组:
所述按键的输出端与单片机的输入端连接,所述单片机的输出端与高温器的输入端连接。
进一步,所述控气阀上设置有转柄,所述控制阀上设置有手柄;
所述支脚的底部固定连接有固定垫;
所述融炉本体的正面设置有标尺,所述融炉本体的正面固定连接有显示器。
进一步,所述电源模块的输出端与温度传感器、单片机和按键的输入端电性连接;
所述单片机的信号接收端是采用短时傅里叶变换谱图与最小二乘拟合法来估计跳速和跳变时刻,然后利用单频信号频率估计法来对每个跳频周期内的信号进行精确估频,从而提取出精确的跳频图案,具体方法如下:
1)通过短时傅里叶变换谱图法对接收信号r进行处理,得到信号的粗估计时频脊线r1
2)对得到的粗估的时频脊线r1作一阶差分,以此来凸显信号的跳变位置,差分后的信号为r2
3)在一阶差分后的信号中选取若干峰值位置,利用最小二乘法(LS)作线性拟合得一条直线;具体方法是:
在r2中选取M个峰值位置p(i),i=1,2,3,…,M,把它们编号并转换为(i,p(i))坐标形式,其中,i代表时隙编号,即第几个跳频时隙,p(i)代表帧号,即跳变时刻,两个帧号之差就是一个跳频时隙持续的帧数;将选取的M个坐标点代入最小二乘算法公式:
p=ki+b;
该直线p的斜率k就是跳频点平均占有的数据帧的数目,用帧数k乘以短时傅里叶变换滑窗步长s就是跳频时隙,在此用数据点数c表示跳频时隙,即:
c=k×s;
再根据采样率Fs_real与单个频点持续时间的固有关系得出计算下式:
就可估计出跳速R;
4)估计出跳速R后,进一步估计出跳变时刻αTh,其中Th=1/R为跳频周期,α则由下式得出:
5)估计出跳速R和跳变时刻αTh后,对每个跳变周期内的单频信号采用单频信号频率估计法进行精确估频,在接收到的单频信号中任取一段长度为l的数据rt,t=0,1,2,...,l-1,依据下式准确地估计出信号载波频率f:
其中:符号*表示取共轭,∠表示求信号rt和信号rt+1的相位差;信号载波频率f即为信号接收端已经精确估计出系统的跳频图案。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:该基于互联网的钢铁企业能源仿真控制系统,通过融炉本体的两侧均固定连接有固定块,固定块的顶部固定连接有支脚,融炉本体的一侧固定连接有控制箱,控制箱的内部分别固定连接有电源模块和单片机,融炉本体的一侧固定连接有按键,融炉本体内壁的两侧均固定连接有高温器,融炉本体的顶部固定连接有温度传感器,融炉本体的底部固定连接有漏斗,漏斗的底部固定连接有控制阀,融炉本体的顶部固定连接有炉盖,炉盖顶部的两侧均连通有出气管,炉盖的顶部固定连接有控气阀,控气阀的底部分别贯穿炉盖和融炉本体且延伸至融炉本体的内部,解决了现在的钢铁融化大部分还使用比较传统的方法,不能够实现智能化控制温度的问题,提高了钢铁融化的速度,增加了钢铁的生产量。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于互联网的钢铁企业能源仿真控制系统结构示意图;
图2是本发明实施例提供的基于互联网的钢铁企业能源仿真控制系统的内部结构示意图;
图3是本发明实施例提供的基于互联网的钢铁企业能源仿真控制系统原理框图;
图中:1、融炉本体;2、固定块;3、支脚;4、控制箱;5、电源模块、6、单片机;7、按键;8、高温器;9、温度传感器;10、漏斗;11、控制阀;12、炉盖;13、出气管;14、控气阀;15、数据比较器;16、反馈模块。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。
如图1、图2和图3所示,本发明提供的基于互联网的钢铁企业能源仿真控制系统,包括融炉本体1,融炉本体1的正面设置有标尺,融炉本体1的正面固定连接有显示器,融炉本体1的两侧均固定连接有固定块2,固定块2的顶部固定连接有支脚3,支脚3的底部固定连接有固定垫,融炉本体1的一侧固定连接有控制箱4,控制箱4的内部分别固定连接有电源模块5和单片机6,电源模块5的输出端与温度传感器9、单片机6和按键7的输入端电性连接,融炉本体1的一侧固定连接有按键7,融炉本体1内壁的两侧均固定连接有高温器8,融炉本体1的顶部固定连接有温度传感器9,融炉本体1的底部固定连接有漏斗10,漏斗10的底部固定连接有控制阀11,融炉本体1的顶部固定连接有炉盖12,炉盖12顶部的两侧均连通有出气管13,炉盖12的顶部固定连接有控气阀14,控气阀14上设置有转柄,控制阀11上设置有手柄,控气阀14的底部分别贯穿炉盖12和融炉本体1且延伸至融炉本体1的内部。
温度传感器9的输出端与数据比较器15的输入端连接,数据比较器15的输出端与反馈模块16的输入端连接,且反馈模块16的输出端与单片机6的输入端连接,按键7的输出端与单片机6的输入端连接,单片机6的输出端与高温器8的输入端连接。
所述单片机接收信号y(t)表示为:
y(t)=x(t)+n(t)
其中,x(t)为数字调制信号,n(t)为服从标准SαS分布的脉冲噪声。针对MASK和MPSK调制,x(t)的解析形式表示为:
其中,N为采样点数,an为发送的信息符号,在MASK信号中,an=0,1,2,…,M-1,M为调制阶数,在MPSK信号中,an=ej2πε/M,ε=0,1,2,…,M-1,g(t)表示矩形成型脉冲,Tb表示符号周期,fc表示载波频率,载波初始相位是在[0,2π]内均匀分布的随机数。针对MFSK调制,x(t)的解析形式表示为:
其中,fm为第m个载频的偏移量,若MFSK信号载频偏移为Δf,则fm=-(M-1)Δf,-(M-3)Δf,…,(M-3)Δf,(M-1)Δf,载波初始相位是在[0,2π]内均匀分布的随机数;
Alpha稳定分布的概率密度函数不存在封闭的表达式,因此一般用以下特征函数来描述其分布特性:
其中为符号函数,
α(0<α≤2)为特征指数,γ为分散系数,β为对称参数,ζ为位置参数。当ζ=0,β=0且γ=1时,该分布称为标准SαS分布;
数字调制信号x(t)的分数低阶模糊函数表示为:
其中,τ为时延偏移,f为多普勒频移,0<a,b<α/2。x*(t)表示x(t)的共轭。当x(t)为实信号时,x(t)<p>=|x(t)|<p>sgn(x(t));当x(t)为复信号时,[x(t)]<p>=|x(t)|p-1x*(t),该非线性运算只改变信号的幅度信息,保留其频率和相位信息,可以有效抑制脉冲噪声;
所述数据比较器时频重叠信号的归一化高阶累积量方程组构建方法包括:
接收信号的信号模型表示为:
r(t)=x1(t)+x2(t)+…+xn(t)+v(t)
其中,xi(t)为时频重叠信号的各个信号分量,各分量信号独立不相关,n为时频重叠信号分量的个数,θki表示对各个信号分量载波相位的调制,fci为载波频率,Aki为第i个信号在k时刻的幅度,Tsi为码元长度,pi(t)为滚降系数为α的升余弦成形滤波函数,且n(t)是均值为0,方差为σ2的平稳高斯白噪声;
混合信号的高阶累积量公式如下:
两边同时除以混合信号的二阶矩k/2次方:
进一步变形为:
其中表示各分量信号功率与总功率的比值和噪声功率与总功率的比值,分别表示为和λv;由于高斯白噪声的高阶累积量为0,所以上式可以表示为:
由此,构建归一化高阶累积量方程组:
所述单片机的信号接收端是采用短时傅里叶变换谱图与最小二乘拟合法来估计跳速和跳变时刻,然后利用单频信号频率估计法来对每个跳频周期内的信号进行精确估频,从而提取出精确的跳频图案,具体方法如下:
1)通过短时傅里叶变换谱图法对接收信号r进行处理,得到信号的粗估计时频脊线r1
2)对得到的粗估的时频脊线r1作一阶差分,以此来凸显信号的跳变位置,差分后的信号为r2
3)在一阶差分后的信号中选取若干峰值位置,利用最小二乘法(LS)作线性拟合得一条直线;具体方法是:
在r2中选取M个峰值位置p(i),i=1,2,3,…,M,把它们编号并转换为(i,p(i))坐标形式,其中,i代表时隙编号,即第几个跳频时隙,p(i)代表帧号,即跳变时刻,两个帧号之差就是一个跳频时隙持续的帧数;将选取的M个坐标点代入最小二乘算法公式:
p=ki+b;
该直线p的斜率k就是跳频点平均占有的数据帧的数目,用帧数k乘以短时傅里叶变换滑窗步长s就是跳频时隙,在此用数据点数c表示跳频时隙,即:
c=k×s;
再根据采样率Fs_real与单个频点持续时间的固有关系得出计算下式:
就可估计出跳速R;
4)估计出跳速R后,进一步估计出跳变时刻αTh,其中Th=1/R为跳频周期,α则由下式得出:
5)估计出跳速R和跳变时刻αTh后,对每个跳变周期内的单频信号采用单频信号频率估计法进行精确估频,在接收到的单频信号中任取一段长度为l的数据rt,t=0,1,2,...,l-1,依据下式准确地估计出信号载波频率f:
其中:符号*表示取共轭,∠表示求信号rt和信号rt+1的相位差;信号载波频率f即为信号接收端已经精确估计出系统的跳频图案。
使用时,工作前根据需要的温度值,判定需要输入标准的温度值,低于或高于标准的温度值为温度报警阀值,然后通过按键7将温度报警阈值输入单片机6,单片机6再将温度报警阈值输送至数据比较器15内,作为数据比较值,通过控制高温器8对融炉本体1内进入加热对钢铁进行融化,通过控制阀11控制融炉本体1流出,通过控气阀14控制融炉本体1内的气压。
本发明提高了钢铁融化的速度,增加了钢铁的生产量。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于互联网的钢铁企业能源仿真控制系统,其特征在于,所述基于互联网的钢铁企业能源仿真控制系统包括融炉本体;
所述融炉本体的两侧均固定连接有固定块,所述固定块的顶部固定连接有支脚;
所述融炉本体的一侧固定连接有控制箱;
所述控制箱的内部分别固定连接有电源模块和单片机,所述融炉本体的一侧固定连接有按键;
所述单片机接收信号y(t)表示为:
y(t)=x(t)+n(t)
其中,x(t)为数字调制信号,n(t)为服从标准SαS分布的脉冲噪声,针对MASK和MPSK调制,x(t)的解析形式表示为:
其中,N为采样点数,an为发送的信息符号,在MASK信号中,an=0,1,2,…,M-1,M为调制阶数,在MPSK信号中,an=ej2πε/M,ε=0,1,2,…,M-1,g(t)表示矩形成型脉冲,Tb表示符号周期,fc表示载波频率,载波初始相位是在[0,2π]内均匀分布的随机数,针对MFSK调制,x(t)的解析形式表示为:
其中,fm为第m个载频的偏移量,若MFSK信号载频偏移为Δf,则fm=-(M-1)Δf,-(M-3)Δf,…,(M-3)Δf,(M-1)Δf,载波初始相位是在[0,2π]内均匀分布的随机数;
Alpha稳定分布的概率密度函数不存在封闭的表达式,因此一般用以下特征函数来描述其分布特性:
其中为符号函数,
α(0<α≤2)为特征指数,γ为分散系数,β为对称参数,ζ为位置参数,当ζ=0,β=0且γ=1时,该分布称为标准SαS分布;
数字调制信号x(t)的分数低阶模糊函数表示为:
<mrow> <mi>&amp;chi;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>&amp;tau;</mi> <mo>,</mo> <mi>f</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msubsup> <mo>&amp;Integral;</mo> <mrow> <mo>-</mo> <mi>&amp;infin;</mi> </mrow> <mi>&amp;infin;</mi> </msubsup> <msup> <mrow> <mo>&amp;lsqb;</mo> <mi>x</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mi>&amp;tau;</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;rsqb;</mo> </mrow> <mrow> <mo>&lt;</mo> <mi>a</mi> <mo>&gt;</mo> </mrow> </msup> <msup> <mrow> <mo>&amp;lsqb;</mo> <msup> <mi>x</mi> <mo>*</mo> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mi>&amp;tau;</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;rsqb;</mo> </mrow> <mrow> <mo>&lt;</mo> <mi>b</mi> <mo>&gt;</mo> </mrow> </msup> <msup> <mi>e</mi> <mrow> <mo>-</mo> <mi>j</mi> <mn>2</mn> <mi>&amp;pi;</mi> <mi>f</mi> <mi>t</mi> </mrow> </msup> <mi>d</mi> <mi>t</mi> <mo>;</mo> </mrow>
其中,τ为时延偏移,f为多普勒频移,0<a,b<α/2,x*(t)表示x(t)的共轭,当x(t)为实信号时,x(t)<p>=|x(t)|<p>sgn(x(t));当x(t)为复信号时,[x(t)]<p>=|x(t)|p-1x*(t),该非线性运算只改变信号的幅度信息,保留其频率和相位信息,可以有效抑制脉冲噪声;
所述融炉本体内壁的两侧均固定连接有高温器,所述融炉本体的顶部固定连接有温度传感器;
所述融炉本体的底部固定连接有漏斗,所述漏斗的底部固定连接有控制阀,所述融炉本体的顶部固定连接有炉盖;
所述炉盖顶部的两侧均连通有出气管,所述炉盖的顶部固定连接有控气阀,所述控气阀的底部分别贯穿炉盖和融炉本体且延伸至融炉本体的内部;
所述温度传感器的输出端与数据比较器的输入端连接;
所述数据比较器的输出端与反馈模块的输入端连接,且反馈模块的输出端与单片机的输入端连接;
所述数据比较器时频重叠信号的归一化高阶累积量方程组构建方法包括:
接收信号的信号模型表示为:
r(t)=x1(t)+x2(t)+…+xn(t)+v(t)
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其中,xi(t)为时频重叠信号的各个信号分量,各分量信号独立不相关,n为时频重叠信号分量的个数,θki表示对各个信号分量载波相位的调制,fci为载波频率,Aki为第i个信号在k时刻的幅度,Tsi为码元长度,pi(t)为滚降系数为α的升余弦成形滤波函数,且n(t)是均值为0,方差为σ2的平稳高斯白噪声;
混合信号的高阶累积量公式如下:
<mrow> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>r</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <mo>...</mo> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>n</mi> </msub> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>v</mi> </mrow> </msub> <mo>;</mo> </mrow>
两边同时除以混合信号的二阶矩k/2次方:
<mrow> <mfrac> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>r</mi> </mrow> </msub> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <mi>r</mi> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> </mfrac> <mo>=</mo> <mfrac> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> </mrow> </msub> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <mi>r</mi> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> </mfrac> <mo>+</mo> <mfrac> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> </mrow> </msub> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <mi>r</mi> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> </mfrac> <mo>+</mo> <mn>...</mn> <mfrac> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>n</mi> </msub> </mrow> </msub> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <mi>r</mi> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> </mfrac> <mo>+</mo> <mfrac> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>v</mi> </mrow> </msub> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <mi>r</mi> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> </mfrac> <mo>;</mo> </mrow>
进一步变形为:
<mrow> <mfrac> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>r</mi> </mrow> </msub> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <mi>r</mi> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> </mfrac> <mo>=</mo> <mfrac> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> </mrow> </msub> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> </mfrac> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mfrac> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <mi>r</mi> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> </mfrac> <mo>+</mo> <mfrac> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> </mrow> </msub> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> </mfrac> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mfrac> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <mi>r</mi> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> </mfrac> <mo>+</mo> <mn>...</mn> <mfrac> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>n</mi> </msub> </mrow> </msub> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mi>n</mi> </msub> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> </mfrac> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mfrac> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mi>n</mi> </msub> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <mi>r</mi> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> </mfrac> <mo>+</mo> <mfrac> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>v</mi> </mrow> </msub> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <mi>v</mi> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> </mfrac> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mfrac> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <mi>v</mi> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <mi>r</mi> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> </mfrac> </mrow>
其中表示各分量信号功率与总功率的比值和噪声功率与总功率的比值,分别表示为和λv;由于高斯白噪声的高阶累积量为0,所以上式可以表示为:
<mrow> <mfrac> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>r</mi> </mrow> </msub> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <mi>r</mi> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> </mfrac> <mo>=</mo> <mfrac> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> </mrow> </msub> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> </mfrac> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msup> <msub> <mi>&amp;lambda;</mi> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> </msub> <mrow> <mi>k</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> <mo>+</mo> <mfrac> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> </mrow> </msub> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> </mfrac> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msup> <msub> <mi>&amp;lambda;</mi> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> </msub> <mrow> <mi>k</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> <mo>+</mo> <mn>...</mn> <mfrac> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>n</mi> </msub> </mrow> </msub> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mi>n</mi> </msub> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> </mfrac> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msup> <msub> <mi>&amp;lambda;</mi> <msub> <mi>x</mi> <mi>n</mi> </msub> </msub> <mrow> <mi>k</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> <mo>;</mo> </mrow>
由此,构建归一化高阶累积量方程组:
<mrow> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mfrac> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mn>4</mn> <mo>,</mo> <mi>r</mi> </mrow> </msub> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <mi>r</mi> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mfrac> <mo>=</mo> <mfrac> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mn>4</mn> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> </mrow> </msub> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mfrac> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msup> <msub> <mi>&amp;lambda;</mi> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> </msub> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <mfrac> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mn>4</mn> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> </mrow> </msub> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> </mfrac> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msup> <msub> <mi>&amp;lambda;</mi> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> </msub> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <mn>...</mn> <mfrac> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mn>4</mn> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>N</mi> </msub> </mrow> </msub> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mi>N</mi> </msub> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msup> </mfrac> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msup> <msub> <mi>&amp;lambda;</mi> <msub> <mi>x</mi> <mi>N</mi> </msub> </msub> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mfrac> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mn>6</mn> <mo>,</mo> <mi>r</mi> </mrow> </msub> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <mi>r</mi> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>3</mn> </msup> </mfrac> <mo>=</mo> <mfrac> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mn>6</mn> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> </mrow> </msub> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>3</mn> </msup> </mfrac> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msup> <msub> <mi>&amp;lambda;</mi> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> </msub> <mn>3</mn> </msup> <mo>+</mo> <mfrac> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mn>6</mn> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> </mrow> </msub> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>3</mn> </msup> </mfrac> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msup> <msub> <mi>&amp;lambda;</mi> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> </msub> <mn>3</mn> </msup> <mo>+</mo> <mn>...</mn> <mfrac> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mn>6</mn> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>N</mi> </msub> </mrow> </msub> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mi>N</mi> </msub> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>3</mn> </msup> </mfrac> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msup> <msub> <mi>&amp;lambda;</mi> <msub> <mi>x</mi> <mi>N</mi> </msub> </msub> <mn>3</mn> </msup> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mfrac> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mn>8</mn> <mo>,</mo> <mi>r</mi> </mrow> </msub> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <mi>r</mi> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>4</mn> </msup> </mfrac> <mo>=</mo> <mfrac> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mn>8</mn> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> </mrow> </msub> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>4</mn> </msup> </mfrac> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msup> <msub> <mi>&amp;lambda;</mi> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> </msub> <mn>4</mn> </msup> <mo>+</mo> <mfrac> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mn>8</mn> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> </mrow> </msub> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>4</mn> </msup> </mfrac> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msup> <msub> <mi>&amp;lambda;</mi> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> </msub> <mn>4</mn> </msup> <mo>+</mo> <mn>...</mn> <mfrac> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mn>8</mn> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>N</mi> </msub> </mrow> </msub> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mi>N</mi> </msub> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>4</mn> </msup> </mfrac> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msup> <msub> <mi>&amp;lambda;</mi> <msub> <mi>x</mi> <mi>N</mi> </msub> </msub> <mn>4</mn> </msup> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>...</mn> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>;</mo> </mrow>
所述按键的输出端与单片机的输入端连接,所述单片机的输出端与高温器的输入端连接。
2.如权利要求1所述的基于互联网的钢铁企业能源仿真控制系统,其特征在于,所述控气阀上设置有转柄,所述控制阀上设置有手柄;
所述支脚的底部固定连接有固定垫;
所述融炉本体的正面设置有标尺,所述融炉本体的正面固定连接有显示器。
3.如权利要求1所述的基于互联网的钢铁企业能源仿真控制系统,其特征在于,所述电源模块的输出端与温度传感器、单片机和按键的输入端电性连接;
所述单片机的信号接收端是采用短时傅里叶变换谱图与最小二乘拟合法来估计跳速和跳变时刻,然后利用单频信号频率估计法来对每个跳频周期内的信号进行精确估频,从而提取出精确的跳频图案,具体方法如下:
1)通过短时傅里叶变换谱图法对接收信号r进行处理,得到信号的粗估计时频脊线r1
2)对得到的粗估的时频脊线r1作一阶差分,以此来凸显信号的跳变位置,差分后的信号为r2
3)在一阶差分后的信号中选取若干峰值位置,利用最小二乘法(LS)作线性拟合得一条直线;具体方法是:
在r2中选取M个峰值位置p(i),i=1,2,3,…,M,把它们编号并转换为(i,p(i))坐标形式,其中,i代表时隙编号,即第几个跳频时隙,p(i)代表帧号,即跳变时刻,两个帧号之差就是一个跳频时隙持续的帧数;将选取的M个坐标点代入最小二乘算法公式:
<mrow> <mi>k</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mi>M</mi> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>M</mi> </munderover> <mi>i</mi> <mi>p</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>M</mi> </munderover> <mi>i</mi> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>M</mi> </munderover> <mi>p</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mi>M</mi> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>M</mi> </munderover> <msup> <mi>i</mi> <mn>2</mn> </msup> <mo>-</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>M</mi> </munderover> <mi>i</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </mfrac> <mo>;</mo> </mrow>
<mrow> <mi>b</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>M</mi> </mfrac> <mrow> <mo>(</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>M</mi> </munderover> <mi>p</mi> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> <mo>-</mo> <mi>k</mi> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>M</mi> </munderover> <mi>i</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>;</mo> </mrow>
p=ki+b;
该直线p的斜率k就是跳频点平均占有的数据帧的数目,用帧数k乘以短时傅里叶变换滑窗步长s就是跳频时隙,在此用数据点数c表示跳频时隙,即:
c=k×s;
再根据采样率Fs_real与单个频点持续时间的固有关系得出计算下式:
<mrow> <mi>R</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <msub> <mi>F</mi> <mrow> <mi>s</mi> <mo>_</mo> <mi>r</mi> <mi>e</mi> <mi>a</mi> <mi>l</mi> </mrow> </msub> <mi>c</mi> </mfrac> <mo>;</mo> </mrow>
就可估计出跳速R;
4)估计出跳速R后,进一步估计出跳变时刻αTh,其中Th=1/R为跳频周期,α则由下式得出:
<mrow> <mi>&amp;alpha;</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mo>(</mo> <mi>s</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mo>&amp;lsqb;</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>M</mi> </munderover> <mi>p</mi> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> <mo>&amp;rsqb;</mo> <mo>)</mo> <mi>%</mi> <mo>(</mo> <mfrac> <msub> <mi>F</mi> <mrow> <mi>s</mi> <mo>_</mo> <mi>r</mi> <mi>e</mi> <mi>a</mi> <mi>l</mi> </mrow> </msub> <mi>R</mi> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <msub> <mi>F</mi> <mrow> <mi>s</mi> <mo>_</mo> <mi>r</mi> <mi>e</mi> <mi>a</mi> <mi>l</mi> </mrow> </msub> <mi>R</mi> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> </mfrac> <mo>;</mo> </mrow>
5)估计出跳速R和跳变时刻αTh后,对每个跳变周期内的单频信号采用单频信号频率估计法进行精确估频,在接收到的单频信号中任取一段长度为l的数据rt,t=0,1,2,…,l-1,依据下式准确地估计出信号载波频率f:
<mrow> <mi>f</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <msub> <mi>F</mi> <mrow> <mi>s</mi> <mo>_</mo> <mi>r</mi> <mi>e</mi> <mi>a</mi> <mi>l</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mn>2</mn> <mi>&amp;pi;</mi> </mrow> </mfrac> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mrow> <mi>l</mi> <mo>-</mo> <mn>2</mn> </mrow> </munderover> <msub> <mi>w</mi> <mi>t</mi> </msub> <mo>&amp;angle;</mo> <msub> <mi>r</mi> <mi>t</mi> </msub> <mo>*</mo> <msub> <mi>r</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>;</mo> </mrow>
其中:符号*表示取共轭,∠表示求信号rt和信号rt+1的相位差;信号载波频率f即为信号接收端已经精确估计出系统的跳频图案。
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