计算机优化控制

计算机优化控制（精选8篇）

计算机优化控制 篇1

1 真空冷冻干燥的原理与组成

真空冷冻干燥的基本原理是基于水的三态变化。就是把含有大量水份物质, 预先进行降温冻结成固体, 然后在一定真空条件下使水蒸汽直接从固体中升华出来, 而物质本身剩留在冻结时的冰架中, 因此它干燥后体积不变、疏松多孔冰在升华时要吸收热量, 引起产品本身温度下降而减慢升华速度, 为了增加升华速度, 缩短干燥时间, 必须要对产品进行适当加热。整个干燥过程是在较低温度下进行的。冻干制品成海绵状、无干缩、复水性极好、含水分极少, 相应包装后可在常温下长时间保存和运输。

冷冻干燥机系由制冷系统、真空系统、加热系统、电器仪表控制系统所组成。主要部件为干燥箱、凝结器、冷冻机组、真空泵、加热/冷却装置等。

2 计算机可编程控制器的主要功能

可编程序控制器是采用微电子技术来完成顺序控制功能的自动化设备, 可以在现场的输入信号作用下, 按照预先输入的程序、控制现场的执行机构, 按照一定规律进行动作。

在PLC的程序中编有许多自成模块的子程序, 主程序的主要功能是协调这些子程序的工作, 这使整个程序大而不散, 调试方便。此系统需要对温度、真空度、压力和时间进行控制。PLC技术存储自动冻干工艺程序, 并将自动冻干工艺程序解释为PLC可以接受的指令数据, 然后传送给PLC;从PLC中读取冻干过程中产生的数据 (开关量, 模拟量) , 生成曲线、报表和事件故障信息, 然后存盘、打印;根据所读取的数据修正指令数据。数码显示器由动态输出单元的另一个通道驱动, 可显示温度、压力、真空、时间的设定值和当前值, 并显示一些主要事件或故障的简单信息。

3 技术要点

3.1 冻干箱的压力不低于10Pa, 就证明大蝶阀的泄漏率符合要求。

3.2 板层降温速率从20℃降到-40℃不大于60min为正常。最低温度是-50℃, 实测是40min降至-51℃。

3.3 冷凝器降温速率从20℃降到-40℃不大于30min为正常。最低温度是-70℃, 实测是20min降至-76℃。

3.4 抽气速率从常压抽到10Pa时间小于30min为正常。极限真空度为≤1Pa。实测是26min降至0.8Pa。

3.5 板层升温速率应是1℃/min。最高温度是70℃。实测是1℃/min, 最高温度是70℃。

3.6 捕水量=加入量-多余量。

3.7 断水保护:水压力<0.1Mpa将报警, 凡用水冷却的设备不能工作。

3.8 断气保护:空气压力<0.4Mpa将报警, 同时自动程序不被执行。

3.9 真空保护:真空度设定为10~30Pa (可自己设定) , 当真空度超出范围时将报警。

3.1 0 超温保护:导热油最高温度设定为70℃ (可自己设定) , 当超过此温度时, 电加热会自动停止加热。

4 总体设计

制品的预冻:制品放入干燥箱内, 制冷系统对板层进行制冷, 板层向制品吸收热量, 从而对制品进行冻结, 即制品从液态转化为固态。此阶段要求冻结至制品共晶点 (溶液全部凝结的温度) 以下, 并保持一段时间 (一般为2小时左右) , 以确保使制品全部冻结。对板层制冷后, 对后箱冷凝器进行制冷, 温度一般降至-50℃ (可根据具体工艺而定) 以下。

系统抽真空:制品冻结后对干燥箱、冷凝器进行抽真空, 一般抽至2.6Pa (可根据不同制品的特点而定) 对制品进行升华干燥。

升华阶段 (一次干燥) :处于共晶点以下的制品, 其水分在真空作用下大量升华, 板层向制品提供能量 (即电加热对板层进行加热) , 同时箱内要保持适当的真空度, 冷凝器将升华出的水分凝结 (捕集) 。

二次干燥:制品的水分大部分升华 (可从电脑上的温度曲线确定) 后, 产品进入二次干燥阶段。这一阶段是为了除去制品中的残留水分, 以延长其保存性。其特性是制品温度提高, 箱内真空度升高, 冷凝器温度下降。当制品的含水量达到标准时, 二次干燥即可结束, 周期完成。含水量是否达到标准, 可以从温度曲线上确定。

进入“冷冻干燥菜单”后, 选择“自动冷冻干燥”进入“自动参数选择画面”, 在该画面中选取相应的组号。若无问题点击“启动”键, 进行自动冻干操作。

自动程序启动后进行10秒钟报警判断后, 循环泵启动, 5秒后压缩机1启动, 3秒后板冷阀1打开, 5秒后压缩机2启动, 3秒后板冷阀2打开。进入前箱预冷阶段。

前箱预冷:先进行温度判断若温度低于设定值且时间未到则进行如下连锁:打开冷凝器阀1、关闭板冷阀1, 比较设定偏差值且, 若大于上偏差打开板冷阀1, 关闭冷凝器阀1。同时进行温度判断若小于等于设定值打开冷凝器阀1, 关闭板冷阀1。若小于下偏差打开冷凝器阀2关闭板冷阀2, 同时进行温度判断若大于、等于设定值打开板冷阀2, 关闭冷凝器阀2.预冷时间到后即进入前箱保温阶段。若预冷时间到后温度并没有达到要求将进入前箱预冷报警阶段。

前箱预冷报警:报警时间未到, 温度小于、等于设定温度即进入前箱保温阶段。若预冷时间到后温度并没有达到要求, 将声光报警提示。

前箱保温:在保温时间内进行如下连锁:打开冷凝器阀1, 关闭冷凝器阀1, 比较设定偏差值, 若大于上偏差打开板冷阀1, 关闭冷凝阀1, 同时进行温度判断。若小于、等于设定值打开冷凝器1, 关闭板冷阀1;若小于下偏差打开冷凝器阀2, 关闭板冷阀2, 同时进行温度判断若大于、等于设定值打开板冷阀2, 关闭冷凝器阀2.保温时间到, 进入后箱预冷阶段。

后箱预冷:打开冷凝器1、2, 关闭板冷阀1、2。进行温度比较, 时间到温度也低于设定值随即进入开启真空阶段。若温度未达到要求将进入预冷报警阶段, 时间未到而温度低于设定值, 进入开启真空阶段, 时间到温度并没有达到要求, 将声光报警提示。

开启真空:进入后12秒后打开真空泵1、2后经过设定的小蝶阀开启时间后, 打开小蝶阀, 再经过大蝶阀设定时间后, 打开大蝶阀后进行真空预抽阶段。

真空预抽:进行真空判断, 时间到真空也低于设定条件随即进入升华阶段。若时间到真空未达到要求将进入真空预抽报警阶段, 若时间未到, 真空低于设定值进入升华阶段, 若时间到真空未达到要求将声光报警提示。

升华:进入升华阶段先打开电加热控制, 达到设定温度后关闭电加热进行加热控制, 达到设定温度后关闭电加热进行温度范围比较, 若实际温度大于上偏差, 掺冷阀打开。直至温度小于、等于设定值掺冷阀关闭。若实际温度小于下偏差, 电加热打开直至温度大于、等于设定值, 电加热关闭。当保温时间到后进入下一升华阶段, 直至完成所有升华设置程序段后, 进行泄漏判断。当每一次保温时间到之后, 温度若没有达到设定要求会延时20分钟, 其间, 温度若达到要求即进入下一升华阶段, 若时间到后温度仍未达到要求将会声光报警提示。当每一次升华阶段, 若前箱真空大于真空报警参数设置, 电加热将强行关闭同时将声光报警提示。当升华进行至最后第二次时进行掺气控制, 前箱真空低于设定值下偏时掺气阀打开, 前箱真空高于设定值上偏差掺气阀关闭。

泄漏判断:先关闭大蝶阀, 在设定时间内若真空未超出设定要求, 将进入结束阶段。若在设定时间内真空超出设定要求, 系统将会声光报警提示, 同时进入下一步, 打开大蝶阀, 进行最后一个升华阶段的设定。温度时行保温, 时间到后中, 关闭大蝶阀进行泄漏判断, 若仍未达到要求上一步动作将重复进行, 最多重复三次 (泄漏量达到设定要求) 。

结束:按冻干自动流程图中的各个环节进行操作, 依次关闭各阀门、泵等。

5 总结

本设计控制主体选用PLC, 人机交互采用工控机, 增加对设备运行状态的监测和完善对操作人员操作步骤的提示, 提高了整体设备的自动化和智能化程度。本控制系统的可靠性及智能化程度完全满足国家药典规定的新药特药的制备要求。

摘要：对计算机及自动化控制在粉针冻干工艺的应用进行了讨论, 介绍了中药冻干生产线控制系统设计中的相关问题, 提出了中药冻干工艺对自动控制的需求及现阶段在生产应用的不足。

关键词：中药,工艺,冷冻干燥机,自动控制,计算机

计算机优化控制 篇2

未来世界是计算机的世界。不懂计算机的人将被视为无知和愚昧。因此，随着计算机在各个领域中间作用不断加强，学校计算机教育的内容和方法也必须进行柏应的变革。本人根据长期的教学积累和探索，谈谈如何优化教学环节，把握基本规律，以切实提高计算机教育效益。

一、加强师资队伍素质建设，建立教师备课网络

为了从速落实国务院《中国教育改革和发展纲要》中明确指出的要人力推广和普及计算机教育的目标，教学环节中师资先行是基本措施之一。建立一支高素质的师资队伍更是势在必行。培训师资，提高教师素质，光靠教育学院、师范院校还不行。教委可以组织力量，利用业余时间和寒、暑假开办一些速成培训班，以短、平、快的投入，开发师资资源。目前，中学计算机师资专业毕业的教师虽然不多，但还是拥有一大批基础知识深厚，教学经验丰富的教师，通过培训就是一支了不起的师资队伍。与此同时，冬基层教研室可组织教学经验丰富的教师作经验交流介绍，开公开课等方法进行“传”、“帮”、“带”，引导新教师学习教学程序、教法，计青年教师边教边学，快速成才。鼓励教师刻苦钻研，勤奋自学，岗位成才，不断完善人才激励机制和造就“双师”、“双学位”的人才机制。

备好课是上好每堂课的前提，许多教师为之付出大量的时间和精力。计算机教学有不同于其它学科的特点和优势，我建议可优化计算机教学的备课环节。如以往我们习惯于“单干”，不少教师常做一些简单或重复的劳动，既浪费许多教师的宝贵时间，又不能提高教师的整体水平。特别是新教师，在从头开始摸索时，花费不少时间走老教师走过的路。即使是老教师，为了备好一堂课，往往也要花许多心血。为此，我以为应建立起教师备课网络，利用集体备课的方法来解决这一矛盾。

1．集中精力，打好歼火战。先由全市全体中学计算机教师集体活动，（分片也可）。讨论总体教学框架，然后分配任务，由每位教师单独备一二节课。根据大纲，写出教学目的、要求，设置教法，设计作业练习。梳理出重点、难点、认知点；提供相关参考资料；落实培养学生能力和素质的方法；渗透德育等等。集中精力，打好歼灭战。认真、详细、高质量地备好各章各节。

2．输入网络，修改补充。在教师备好课的基础上，发挥计算机的优越性，存入磁盘，拷给大家，再进行集体讨论修改，作为课代教学的范本。每位任课教师，又可根据各自学生的具体情况再进行增减完善。坚持定期交流，修改补充，逐渐形成一套高质量的教案样本。可提供给新教师参考，以利其较快地步入优化教学运作过程，提高教学效益。

3．展开学术讨论，提供科研条件。鉴于科技进步和经济发展的日益迅速，知识、技术更新周期越来越短了。因此，我们可以利用集体搞教研活动的时间，开设一些讲座，传递计算机前沿最新信息，给教师及时“充电”，并布置一些论文题目，提供科研条件，鼓励教师积极开展学术讨论，以造就一支高素质的计算机教师队伍，应用计算机应促成教育的全面变革。

二、优化实践环节，营造发现式的学习环境

上机操作是教学环节中学生把加以转化为能力的重要实践途径。计算机学习首要条件是设备和设备的使用。特别是指令的掌握，光芒教室里不厌其烦地讲述，学生没有感性认识，就不会升华为理性认识，更形成不了动手能力。一定要争取多上机，实践才能长才干。因此通过计算机操作，营造一个学生控制的发现式学习环境，是提高计算机教学质量的保证。

为提高上机效率，在有计划、有步骤、有目的进行操作的前提下，每次必须把课堂教学的三基知识转化为能力。以认知心理学为基础，启迪学生在特定的环境中探索和检验假设，计学生学会自我控制，发现认知点，巩固理论概念，发展他们高水平的思维和解决问题的能力。

学生上机时，教师巡回指导，及时对学生进行提问、辅导、答疑，检查每一 个学生掌握的程度。并要求学生认真完成上机报告。针对中学生比较活跃，好奇好动的特征，必须加以耐心细致的正确诱导，提高上机效率。对好学的学生，提供方便，放手让他们钻研下去。对不少学生非常喜欢玩游戏的现象，可充分利用教学媒体和教学环境，因势利导，循循善诱，也可给学生讲解游戏的程序结构和破译方法，促使其智力因素和非智力因素的统一协调，引导他们向研究程序方面发展。平时教师可合理安排时间，利用中午和下午课余进间组织学生上机，提供多实践的机会，营造发现人的学习环境。

三、运用现代媒传法，优化计算机课堂教学

现代媒传法就是学生在教师指导下，借助各种媒体（如多媒体计算机、计算机投影机、幻灯、录像、图片等）去探究和操作，使学生掌握计算机知识和能，提高智力和非智力因素水平，激发他们的创造能力。现代媒传法顺应了提高设备效益的实际需要，完全适应素质教育的要求。采用现代媒传法，要求教师对教学计划作出具体周密的策划。如教学设计要把发展智力列为目标，突出以学生为中心；知识怎样由学生自己去探究；怎样导入概念；需要给学生提供什么媒体；要求学生做些什么，等等。

传递教学信息成为现代媒传法课堂教学的一个重要特征和必然趋势。媒传使课堂结构从“二元主从结构”双向反馈信息变为“师、媒、生三元结构”的多向反馈信息。既给学生进行形象思维创造条件，又为学生进行抽象思维创造时机。

教师成为课堂活动的策划者、组织者、指导者、把关者。例如DOS命令COPY的教学。先通过投影等手段让学生看A和B盘中的文件，然后执行COPY命令，把A盘中一个文件拷入B盘。?随着操作程序进行，借助媒传信息的表现力和感染力，诱发学生的积极参与，他们会主动寻找发生了什么变化，积极思考，探究COPY命令的作用。教师此时提问，则进一步巩固了知识。教学时，教师应善于创造设疑的契机，设置悬念，诱导学生析疑解疑，让每个学生在课堂上都有事干，或指导他们下一步要干什么。也必须留一定的时间，让学生通过视听发现矛盾，向教师提问。

教师可通过课堂讨论答疑。这样，充分调动了学生的学习积极性，学生学得主动，学得活泼，学习效率显著提高。

计算机优化控制 篇3

刨花板工艺中,刨花的形态是决定刨花板性能和用途的主要工艺因子之一,它不仅影响刨花板的热压工艺,而且对产品的力学强度和尺寸稳定性有着重要的影响作用,所以板材的质量很大程度上决定于木材切削所得到的刨花的质量。由于木材是各向异性材料[1],切削木材产生的刨花受切削方向和切削速度的影响很大,因此合理控制切削过程中的速度和方向能大大提高刨花的质量。本方法采用计算机视觉技术对数控盘式刨花机的切削控制参数进行优化,通过实时检测与分析刨花切削的工艺过程来及时的调整加工参数,以得到最佳的刨花形态。采用这种方法,不仅能提高加工质量而且能节约木材资源、降低生产成本,从而很好的满足了现代刨花板的原料需求。目前,数控加工工艺参数优化的相关研究较多[2],但利用计算机视觉技术进行数控加工参数优化的研究还比较初步[3],有必要进行进一步的深入研究。

1 方法总体框架

在设置好某一加工控制参数及系统运行方式和采样周期后进行图像采集并记录加工产生的刨花的形态,主要考虑刨花的数量、尺寸及厚度;变换设置加工参数进行多次试验实现对多幅刨花图像序列的获取及各加工参数下刨花形态的记录;对采集到的图像序列进行预处理得到利于后期分析的目的图像,分析处理后的目的图像,运用基于主成分分析法的支持向量机分类方法进行分类,得到各个图像序列与各类刨花形态之间的对应关系,从而建立刨花形态与视频图像序列之间的关联模型;规整各加工控制参数与其对应的刨花形态的记录,建立刨花形态与加工控制参数的关联模型;由于图像序列、刨花形态及刨花切削控制参数之间是一一对应的关系,拟合上两步得到的模型就可以建立最终的刨花图像序列与切削控制参数之间的关联模型,实现刨花板工艺中刨花形态智能化控制。总体框架如图1所示。

其中刨花形态与图像序列之间关联模型的建立主要包括图像序列的处理和图像的分类。刨花形态与刨花切削控制参数之间关联模型的建立主要是在熟悉刨花切削装置和切削原理的基础上进行实验,分析控制参数的变换对刨花形态的影响。

2 图像序列与刨花形态的关联分析

2.1 图像序列处理

设置好某一加工控制参数后启动设备进行刨花切削,调整并固定摄像头进行图像采集,通过视频处理软件将监控所得的刨花图像视频转化为连续的一帧帧图像。运用数字图像处理技术将帧图像进行灰度化,通过高斯滤波对图像去噪,从去噪的灰度图像中选出背景图像完成背景的建立,运用帧间差分和背景差分相结合的方法进行目标检测[4]。由于刨花的颜色较浅,实验发现处理后得到的图像中刨花的显示不太明显,分析起来比较困难,所以需要对图像进行进一步的处理。对图像进行阈值分割得到刨花显示明显的二值化图像,由于光照原因图像中出现了明显的非目标区域,影响目标的提取。反复实验,选择最合适的分割阈值或进行适当的形态学滤波后得到了理想的只含刨花的目的图像,从而为后期的分析提供了较好的基础。视频处理模块结构图如图2所示。

取每帧图像大小为720×480,帧率为30的刨花降落时的视频,进行如上所述的处理后得到的实验结果如图3所示。

图3(a)~(d)为视频序列中第79~82帧的灰度图像,从中可以看出同一图像序列中的刨花在监控区域内的分布很相似,由此可以得到类别特征较明显的刨花图像,为后期的关联分析提供了丰富的图像资源。(e)~(h)为目标提取的过程显示,(e)为对获取的图像进行灰度化后所得的结果,(f)为运用背景差分得到的刨花显示不太明显的目标提取图像,(g)为进行阈值分割后得到的含有非目标区域的二值图像,(h)为形态学滤波后得到的只含刨花的目的图像。

2.2 图像分类

2.2.1 分类方法

刨花本身形态较小而且帧图像中的刨花处于运动状态不便于对单个的刨花进行特征提取,适合通过对样本帧图像进行整体分析来达到分类的目的。本文采用基于主成分分析法(PCA)的支持向量机方法(SVM)进行分类。支持向量机是Vapnik等学者在统计学习理论的基础上提出的结构化风险最小化原则的实用算法[5],兼顾训练误差和测试误差的最小化,在处理非线性问题和高位数据问题显示出优越的性能。基于PCA的SVM分类方法不直接根据训练样本确定最大分类间隔的分割超平面,而是对样本进行PCA或核PCA变换,再利用SVM对变换后的样本进行训练,得到最优超平面来进行类别划分。这种分类方法可以在不改变样本分布特性,保持样本分类信息的基础上提高训练速度和测试速度。

图像分类部分主要负责对目标图像进行基于主成分分析的特征向量的提取;归一化,是指将特征的某个属性的取值范围投射到一个特定范围之内,以消除数值型属性因大小范围不一定而影响基于距离的分类方法结果的公正性;SVM多分类器的建立和决策,多分类器建立的重点是运用一对一的投票策略将SVM推广至多类问题[6]和径向基核函数(RBF)的参数优化;最终实现对图像识别后的类别输出。本文着重介绍基于主成分分析的特征提取过程和分类器参数优化方法,总体分类识别流程图如图4所示。

2.2.2 基于主成分分析的特征提取

特征提取是指通过已有特征的组合(变换)建立一个新的特征子集。主成分分析(PCA)即通过特征的线性组合来实现降维的方法,其实质是在尽可能好得代表原始数据的前提下,通过线性变换将高维空间中的样本数据投影到低维空间中的一种特征抽取方法。PCA降维丢弃某些特征所损失的信息通过在低维空间中更加精确的映射可以得到补偿,从而可以在低维空间中得到和高维空间中相当的识别率。为了提高处理速度可以适当的缩小图像,本实验将图像缩小为200×149的图像,特征提取的具体步骤如下:

1)建立训练集和测试集:将整个数据集(15类,每类12幅)分成两个部分——一个训练集和一个测试集,将每类刨花帧图像分成两组,前8张放入训练集,另外4张用作测试,这样得到训练集8×15幅图像与测试集4×15幅图像。

2)读入训练集图像:将每张图像按列存储为1个200×149维的行向量。这样15类图像共组成一个12×15×200×149的2维矩阵,每行一幅刨花帧图像。

3)利用PCA降维去除像素之间的相关性:首先要做的是将选用的120幅刨花帧图像转化为向量形式,进而组成样本矩阵。运用一个快速PCA算法计算出样本矩阵降维后的样本特征向量组成的矩阵。对样本进行特征向量提取时让特征向量维数从2维到12维以2为间隔进行变换,将训练数据送入SVM进行训练,训练好后去测试相应的测试集数据。测试结果如表1示。从图中可以看出,随着特征向量维数的增加,分类的正确率也相应地增加,但在增加到一定维数后,分类的正确率反而有所下降,在维数6附近分类的正确率达到最大值(96.3%)。因此在后面的分类器设计中就采用6维的特征向量,这样120幅刨花帧图像所对应的每一个特征向量就变成了6维,这就使后续的分类问题变成一个在6维空间中的划分问题,简化了分类识别的过程。

2.2.3 分类器参数优化

本文采用LIBSVM软件包来构造支持向量机,该软件包是台湾大学林智仁(Lin Chih一Jen)副教授等开发的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包。建立SVM分类器时在选择了RBF核函数的情况下总共有两个参数需要确定,即RBF核自身的参数γ以及错误代价系数C。这个问题本身就是一个优化问题,变量是C和γ,目标函数值就是SVM对于测试集的识别率。但是很难写出变量C和γ的目标函数表达式,不适合采用一般的优化策略。LIBSVM中提供了一个基于交叉验证和网格搜索的参数选择方法和grid.py工具来自动计算C和γ参数的值,使得分类效果最好。

图5显示当特征向量维数取5维,错误代价系数C取32,参数γ值取0.0078125时,训练集上的交叉验证识别率为93.75%。

在得到刨花帧图像准确分类的实验结果基础上,结合前期记录的各个图像序列实际对应的刨花形态,建立图像序列与各类刨花形态之间的关联。

3 刨花形态与控制参数的关联分析

3.1 刨花切削装置及切削过程

盘式刨花机主要由以下五个组成部分:进料输送台、进料压辊、切削刀盘、余料压辊和余料输送台。主要结构简易图如图6所示,其中压辊及压板是保持木料切削时的平稳,切削刀盘上有3个刀片。

刨花切削的主要工序是木料进送,切削刀盘上升,进料端压板加紧,开始切削,切削完毕后刀盘下降,余料输送,循环切削。切削过程中主轴以速度v匀速上升同时刀盘以转速w匀速转动。

3.2 刨花形态与控制参数的关联分析

切削控制参数主要考虑刀盘转速w和主轴上升速度v,刨花形态主要考虑刨花切削产生的数量及刨花的尺寸和厚度。

主要分析以下内容:

1)刨花数量与刀盘转速之间的关系:刀盘上的刀片数是一定的,切削时木料是固定不动的,所以切削产生的刨花数量只于刀盘的转速有关。由实验得知刀盘的转速w越大时切削产生的刨花数量n越大,即w与n之间存在正向关系。

2)刨花尺寸与刀盘转速之间的关系:刀盘数量一定时,刨花的尺寸与横向切削的速度即刀盘的转速有关。由实验得知刀盘的转速w越大时刨花的尺寸s越小,即w与s之间存在反向关系。

3)刨花厚度与主轴上升速度之间的关系:刨花的厚度与主轴上升的速度有关,由实验得知主轴上升的速度v越大时切削产生的刨花厚度h越大,即v与h之间存在正向关系。

4)最终归总切削控制参数与刨花形态之间存在函数关系。

4 参数优化结果分析

为了便于分析,选用同样性能的木材进行切削,依据传统刨花切削方法进行切削,采用人工检测的方法进行刨花形态的测量,得到图7(a)中的刨花成品。对切削过程进行监控,获取视频图像,运用本文提出的方法在确定最佳刨花形态标准的情况下进行刨花切削控制参数的优化,得到图7(b)中的刨花成品。

由图可知(a)中刨花成品的长度、宽度及厚度差异较大,不是理想的刨花板原料。(b)中刨花成品的形态比较均匀,经测量其长度在55~80mm之间,宽度在31~65mm之间,达到了轻质刨花板的刨花最佳形态要求。

5 结论

针对目前刨花板工艺的技术要求,提出利用计算机视觉技术与数控技术相结合的方法来实现刨花切削工艺的智能化。优化结果表明本文提出的方法能够很好的控制切削产生的刨花形态,不仅提高了工艺的精确度和灵敏度,而且降低了生产成本,具有很高的经济价值。

参考文献

[1]马岩.微米木纤维低密度轻质板制造技术探讨[J].木材工业,2006,20(4):19-21.

[2]徐剑.基于粒子群算法的双工位切削参数优化[J].制造业自动化,2011,33(9):42-44.

[3]郑魁敬.数控机床的图像监控技术研究[J].制造业自动化,2005.27(9):60-62.

[4]李广伦,殳伟群.视频监控系统中运动目标的实时检测[J].计算机工程,2009,35(17):217-219.

[5]张淑雅,赵一鸣.基于SVM的图像分类算法与实现[J].计算机工程与应用,2007,43(25):40-43.

计算机优化控制 篇4

“节能减排”是我国的基本国策, 已经成为全社会共识。燃煤发电在我国能源供应中仍然占主要地位, 是我国节能减排的重点领域。近年来, 燃煤电站通过提升机组容量和运行参数, 达到了节能增效的目的, 但付出了巨大投资。机组运行优化是实现燃煤电站节能减排的另一有效手段;锅炉燃烧作为燃煤机组能源转换的核心环节, 其运行优化尤为重要。但传统的锅炉燃烧优化方案大多只考虑提高锅炉效率和安全性, 较少顾及NOx等污染物的排放问题。随着计算智能在燃烧优化方面的应用, 使得提高效率的同时降低污染物排放这一目标成为可能。基于计算智能的燃烧优化不需要对燃烧器、受热面等设备进行大规模改造, 而是以机组运行数据为基础, 采用计算智能实现锅炉燃烧过程的运行优化。此类技术投资少、风险小、效果明显, 是很多电厂首选的优化技术[1]。

作者结合承担的南方电网科研课题“面向节能发电调度的锅炉燃烧在线优化关键控制技术研究”, 在研究过程中对基于计算智能的锅炉燃烧优化控制进行了广泛深入的研究。本文主要针对此方向的研究成果进行全面综述。

2 计算智能在燃烧优化中的应用

目前, 锅炉燃烧优化控制所采用的基本框架如图1所示。框架分为外环和内环, 内环主要针对锅炉的安全进行控制, 一般采用常规PID控制策略;外环以燃烧性能为目标进行优化, 并将内环控制器的设定值/偏置值作为优化变量。要实现燃烧优化, 则必须解决燃烧效率、污染物排放建模以及运行优化这两大核心问题。随着计算智能研究和应用的深入, 各种算法逐渐应用于锅炉燃烧建模及优化环节。

计算智能 (Computational Intelligence, CI) 是受大自然和人类智慧启发而演化出的一类智能算法的统称, 这些算法通过模拟大自然和人类智慧对科学研究和工程实践中所遇问题进行优化求解。典型的计算智能算法包括人工神经网络、遗传算法、模糊逻辑、人工免疫系统、群体计算模型、支持向量机、模拟退火算法、粗糙集理论与粒度计算、量子计算、D N A计算、智能代理模型等等[2]。作为人工智能的一个重要分支, 计算智能因其智能性、并行性和健壮性, 较好的自适应能力和很强的全局搜索能力, 在优化计算、模式识别、图像处理、自动控制等多个领域获得了广泛应用。

计算智能在锅炉燃烧优化控制中的应用研究, 主要分为两个方面: (1) 采用智能算法建立锅炉燃烧相关特性模型。锅炉燃烧是一个复杂的能源转换过程, 涉及燃烧学、热力学、流体力学等多学科领域, 受多种因素影响且各因素相互影响、相互耦合。传统建模方法通过物理化学原理对锅炉燃烧过程建模, 但模型计算复杂度高、计算时间长。特别是对于锅炉燃烧过程中的非确定多项式NP (Non-deterministic Polynomial) 问题, 传统算法无法在合理的时间内求出精确解, 难以在现场实时分析锅炉燃烧情况。计算智能在锅炉燃烧建模中的应用使模型求解时间和求解精度都能满足燃烧优化需求。 (2) 利用智能算法对锅炉燃烧模型参数或锅炉运行目标值进行非线性寻优。对锅炉燃烧模型参数进行优化, 可以提高模型预测精度;而运行参数目标值寻优则通过优化锅炉系统各运行参数的设定值/偏置值实现锅炉燃烧过程的优化控制。以下分别对这两个问题进行综述。

3 基于计算智能的锅炉燃烧建模

采用智能算法建立锅炉燃烧模型时, 将燃烧过程作为“黑匣子”或者“灰匣子”, 通过大量数据的训练, 使这个“黑匣子”具备预测锅炉燃烧过程的能力, 并根据不同的输入数据预测出相应的输出结果。在锅炉燃烧优化建模中应用较多的智能算法有神经网络、模糊系统、支持向量机以及各种混合算法。

3.1 神经网络

神经网络 (Neural Network, NN) , 又叫人工神经网络 (Artificial Neural Network, ANN) 。目前, 国内外应用较多的燃烧优化系统主要采用神经网络方法建立预测建模。如美国Pegasus公司的Neu SIGHT燃烧优化系统、Power Pefecter燃烧优化系统, 艾默生公司的Smart Process燃烧优化系统, 英国Powergen公司的GNOCIS PLUS燃烧优化系统, 国内东南大学开发的BCOS-2000/2.0系统, 浙江大学开发的基于Internet/Intranet的燃烧优化指导系统等。

此外, 很多学者也开展了采用神经网络算法对锅炉燃烧过程进行预测建模的研究。Smrekar J.等采用电站实时运行数据建立了两个燃煤锅炉特性模型并验证了其预测准确度[3]。王子杰等借助燃烧特性试验数据, 建立了锅炉燃烧特性的神经网络模型[4]。石云等建立了以神经网络表示主要物理量之间关系的锅炉燃烧系统模型, 仿真表明预测模型有较高准确度, 对实际生产适应性较强[5]。人工神经网络有多种不同的模型, 并各有特色, 其中应用最为广泛的是后向传播学习的前馈型神经网络 (BPNN) 。吕玉坤等以某300MW电站锅炉燃烧调整试验数据为基础, 采用B P神经网络建立了以锅炉效率和NOx排放为目标的锅炉燃烧系统模型, 得到较好的预测结果[6]。郑立刚等对BP神经网络和广义回归神经网络 (G R N N) 进行了对比研究, 表明G R N N在预测结果稳定性、网络结构、收敛速度以及预测精度等方面都优于BP神经网络[7,8,9];进一步实例研究发现GRNN的建模时间比BPNN少一个数量级, 仅为BPNN建模时间的1/6[10]。

神经网络在锅炉燃烧特性建模中得到了广泛应用, 具有建模容易、预测速度快、自适应调整能力强等优点, 适合处理燃烧此类非线性对象。Vong等研究表明神经网络也存在诸如控制参数较多 (如隐藏神经元的数量和学习速率) 、难以获得稳定解、且存在过度学习危险等缺点[11]。Niska等也指出当针对某一实际情况建立神经网络模型时, 网络体系结构的选择也比较复杂耗时[12]。这些缺陷在采用其他智能算法建模时得到改进。

3.2 模糊逻辑

模糊逻辑 (Fuzzy Logic, FL) 是一种使用隶属度代替布尔真值的逻辑, 更适合描述实际生活中的不精确性。自1965年模糊集合论被创建以来, 模糊系统理论及应用得到了广泛关注和飞速发展, 它依据熟练操作人员的经验或相关领域的专家知识、模拟人的思维特点, 利用控制规则通过推理、决策对系统进行控制, 不需要预知被控对象的精确模型, 适用于数学模型未知或者难以建立的系统, 实用性较强, 这与神经网络很相似, 很多学者都曾验证两者在某些情况下是等价的[13,14,15,16]。

但在实际应用中, 模糊系统与神经网络有一些重要区别。模糊系统的知识, 即规则与隶属函数是预先提供的、显性的, 来源于相关领域专家, 神经网络的知识则通过学习获得, 隐含于网络结构中, 其来源是数据。针对模糊系统和神经网络的特点, 研究者们将两者进行了融合, 提出了模糊神经网络 (FNN) , 实现了模糊和神经网络的优势互补。对于非线性建模, 模糊神经网络比单一神经网络具有更强的全局搜索能力和寻优能力。文献[17]-[19]应用模糊神经网络模型对电站锅炉结渣情况进行了预测, 试验结果表明FNN能够更准确预测电站锅炉结渣倾向性[17,18,19]。

3.3 支持向量机

支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 是由Vapnik在统计学习理论基础上构建的一种有力的机器学习方法, 它以结构风险最小化为原则, 将模型的训练转化为求解二次规划问题, 确保解的全局最优, 能有效解决神经网络过学习、对新样本预测性差等缺点, 具有良好的泛化能力, 被越来越多的学者运用于锅炉燃烧模型。陈敏生等利用支持向量机建立了锅炉飞灰含碳量模型, 并与B P神经网络模型进行了比较研究, 得出支持向量机模型对新样本的预测能力和收敛速度都优于B P神经网络的结论[20]。文献[21]-[25]将以一次损失函数为经验风险的ε-支持向量机应用于电站锅炉燃烧优化, 分别建立了N Ox排放、飞灰含碳量、排烟温度等参数的预测模型[21,22,23,24,25]。

最小二乘支持向量机 (Least Square Support Vector Machine, LS-SVM) 是以二次损失函数为经验风险的支持向量机, 它以等式约束代替不等式约束, 将模型训练转化为线性方程组求解, 能简化计算缩短训练时间;且训练结果更具确定性, 适合在线应用。徐志明等利用最小二乘支持向量回归算法进行燃煤结渣预测, 取得了较好效果[26]。顾燕萍等提出了最小二乘支持向量机改进算法, 并基于此建立了电站锅炉燃烧模型, 实现了飞灰含碳量、排烟温度、NOx排放量等参数的软测量和锅炉效率的预测[27]。文献[28]提出了自适应最小二乘支持向量机算法, 实现了燃烧模型的在线校正。龙文等以锅炉历史运行数据为样本, 采用最小二乘支持向量机建立了以锅炉效率和NOx排放量为优化控制目标的预测模型[29]。高芳等借助1000WM超超临界锅炉的现场燃烧调整试验数据, 建立了以锅炉热效率和NOx排放质量浓度为输出的共享最小二乘支持向量机模型[30]。

4 基于计算智能的非线性寻优

燃烧模型是燃烧优化的基础, 在此基础上通过智能寻优即可获得锅炉运行参数的最优值。目前, 在锅炉燃烧优化中应用的智能寻优算法主要有遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。

4.1 遗传算法

遗传算法 (Genetic Algorithm, GA) 是目前应用广泛的随机搜索算法, 其基本思想源于达尔文进化论和基因理论, 通过模拟生物进化和遗传规律实现寻优。该算法拥有较好的全局搜索能力, 能够以较大的概率得到全局最优解, 适用于大规模、高度非线性的不连续多峰函数优化以及无解析式目标函数的优化。

王春林采用支持向量机建立了NOx排放量预测模型, 并用遗传算法对影响NOx排放的各参数进行优化, 降低了NOx排放量[22]。陈庆文等采用遗传算法对电站锅炉NOx排放特性及锅炉效率神经网络模型参数进行优化, 结果表明该模型可在掺烧非设计煤种情况下寻找出优化运行参数, 实现同时降低NOx排放量并提高锅炉效率的目标[31]。顾燕萍、安恩科等采用遗传算法对NOx和锅炉效率进行多目标优化, 实现了锅炉高效、低污染排放的运行效果[27,32]。高正阳等分别以炉膛出口处飞灰含碳量和NOx排放量为优化目标, 采用遗传算法对锅炉不同负荷下的运行方式进行优化, 实现了燃烧过程炉内火焰形貌的重建[33]。

在算法研究方面, 出现了一些针对遗传算法进行改进的研究成果。D e b提出了改进非支配排序遗传算法NSGA-II, 能有效解决NSGA方法计算复杂度高、缺少精英策略及需要人为指定共享半径等缺点[34]。余廷芳、吴峰均采用NSGA-II求得了锅炉燃烧多目标优化的Pareto解集[35,37]。Fengqi Si也采用NSGA-II分两阶段解决了电站锅炉多目标约束优化问题[36]。在文献[38]-[41]中, 研究者们提出了其他一些对遗传算法的改进思路[38,39,40,41]。朱予东针对基本遗传算法存在的“早熟”及全局收敛速度慢的问题, 采用自适应遗传算法对最小二乘支持向量机模型参数进行全局寻优, 提高了模型精度[42]。

4.2 粒子群算法

粒子群优化 (Particle Swarm Optimization, PSO) 算法通过群体中粒子间的合作与竞争产生的群体智能指导优化搜索。相比于遗传算法和其他进化算法, PSO算法操作简单, 容易实现, 具有较强的全局收敛能力和鲁棒性。但标准PSO算法的数学基础相对薄弱, 尤其缺乏深刻且具有普遍意义的理论分析, 存在维数灾难、易于陷入局部最优等问题。对此, 研究者们提出了有效的改进方法, 并将其应用到锅炉燃烧优化问题。

陈其松采用量子粒子群算法对最小二乘支持向量机模型的参数进行优选, 避免了人为选择参数的盲目性, 提高了预测模型的训练速度和泛化能力[25]。蒋喆采用粒子群算法优化SVM模型参数, 获得较优的支持向量机预测模型[43]。冯磊华等针对燃煤锅炉NOx排放支持向量机模型, 使用了一种改进的LPSO算法, 在原始的LPSO算法中加入了自适应变异算子, 以增强其全局搜索能力和跳出局部最优解的能力, 在一定程度上缓解了未成熟收敛问题[44]。高芳等采用改进的粒子群算法对锅炉运行工况寻优, 不仅保证了粒子的多样性, 提高了寻优空间内的全局搜索能力, 并改善了搜索后期收敛速度慢的问题[30]。

4.3 蚁群算法

蚁群算法 (Ant Colony Optimization, ACO) 通过模拟蚂蚁觅食过程进行全局最优化搜索, 在解决典型组合优化问题中具有明显优越性。在锅炉燃烧优化领域, 蚁群算法也有不少应用。郑立刚等采用变尺度混沌蚁群算法针对锅炉NOx排放模型进行优化, 有效降低了燃煤锅炉NOx排放, 且具有较高的稳定性与鲁棒性便于在线应用[45]。在文献[46]中, 作者对ACO、PSO和GA三种优化算法在锅炉燃烧中的优化性能进行了对比研究, 结果表明ACO算法在解的质量以及收敛速度方面优于PSO和GA算法[46]。吴锋等采用变尺度混沌蚁群算法并结合碳质量分数SVM模型对锅炉的运行参数进行优化, 实现全局寻优降低了飞灰中的碳质量分数[47]。龙文等采用一种改进蚁群算法对L S S V M预测模型进行非线性优化, 表明蚁群算法作为一种新颖的全局智能优化方法, 可以有效地处理非线性系统预测控制中的滚动优化问题[29]。

5 电站锅炉燃烧优化的发展方向和前景

电站锅炉燃烧优化是保证锅炉高效运行、减少污染物排放的有效手段。总体而言, 锅炉燃烧优化必须在“软硬”两方面协调发展, 才能取得最优效果。

硬件方面, 需要进一步提高燃烧参数在线检测仪器的性能, 为燃烧优化提供丰富可靠的信息。目前, 采用计算智能建立的锅炉燃烧特性模型都以锅炉运行数据为基础。因此, 保证样本数据的有效性和准确性对模型的建立和训练至关重要。在硬件方面还需要加强燃烧器优化设计, 推出低NOx排放和煤种适应能力更强的燃烧器以有效缓环保问题和煤质变化问题。

软件方面, 需要进一步发展并完善计算智能在锅炉燃烧建模及运行参数寻优方面的应用技术, 使其在实际生产中得到更有效应用。另外, 求解获得的Pareto最优解如何应用到实际优化控制平台也是一个关键问题。

6 结束语

计算机优化控制 篇5

克-乌成品油管道于1996年建成, 线路全长291.034km, 采用D273/X52直缝电阻焊钢管, 设金龙镇首站703泵站、705泵站、王家沟末站, 采用顺序输送方式, 设计输量为130×104t/a。2002年新增了704、706泵站, 设计输量增加到160×104t/a。克-乌成品油管道主要用于将克拉玛依石化公司所生产汽、柴油以及航煤输送至乌鲁木齐王家沟油库[1]。2009年底随着克—乌复线的建成投产以及新疆北疆地区成品油管网优化运行, 克—乌成品油管道的管输压力逐渐减小, 克—乌成品油管道开始采用间歇性密闭输送方式输送。管输油品主要为90#、93#汽油, -35#柴油和航煤等四种小批次量油品。2011年底开始随着90#汽油逐渐淡出市场以及97#汽油市场需求量增加, 97#汽油开始进入克—乌成品油管道输送。如何在保证97#油品质量的前提下减少因油头切割而造成的混油损失是管输企业必须要面临生产问题。顺序输送过程中影响混油形成的因素很多, 本文通过理论计算和实际运行参数监控到的混油量进行对比, 得出正常输送状态下克—乌成品油管输97#产生的混油量大小, 计算结果对王家沟末站进行高效油头切割具有现实指导意义

2 混油机理

管道正常顺序输送过程中除了初始混油、过站混油、停输混油外, 沿程混油是占全部混油量比重最大的部分, 沿程混油的产生基于两个机理:对流传递和扩散传递, 这两种机理的不同主要取决于流体的流态。在层流或者紊流强度不大的流动情况下, 管道横截面上流体速度分布不均匀造成的对流传递是沿程混油的主要原因, 扩散传递又包括轴向扩散和径向扩散, 轴向扩散促进轴向伸展, 而径向扩散却对轴向伸展有抑制作用。顺序输送过程中导致混油的最基本的因素是扩散传递, 实验研究表明, 随着雷诺数得增加, 相对混油量很快下降, 当雷诺数大于 (2.5—3) ×104时相对混油量随雷诺数的改变很小, 可以认为当雷诺数超过某一值时, 紊流速度场内的局部流速不均、紊流的脉动以及浓度差推动下沿管长方向的分子扩散是造成混油得主要原因。

3 基于扩散理论混油量计算公式

3.1 相对混油量计算公式为

式中:

vh——管道内形成得混油量, m3;

vg——管道总容积, m3;

a——修正系数, 详见表1;

Z——浓度系数, 详见表2;

Repj——按平均匀运动年度计算得雷诺数。

2.2混油的运动粘度的经验计算公式为

式中:

va——油在输送温度下的运动粘度, m2/s;

vb——油在输送温度下的运动粘度, m2/s;

v——混油的计算运动粘度, m2/s。

4 计算结果

克—乌成品油管道2012年9月份某批次输送的克拉玛依石化公司93#汽油和97#汽油运动粘度约0.55mm2/s, 采用93#—>97#—>9 3#的输送方式输送, 管输状态下油温19.5℃, 瞬时排量为230m3/h.沿线经过克拉玛依首站、703泵站、705泵站到达王家沟末站, 全程无分输点、无变管径点。浓度范围取1%~99%。混油量计算结果和实际监测混油量如下表3所示。

克—乌成品油管道混油界面监测采用的是在线密度仪和光学监测界面仪两种检测模式, 两者在混油界面监测跟踪过程中可相互补充互为备用, 提高监测的准确性。克—乌成品油管道王家沟末站光学界面监测仪安装在进站质量流量计上游大50m处, 在线密度计安装在进站质量流量计上游5m处, 按照克—乌成品油管道管输97#流速计算, 光学界面仪比要比密度计泵提前约41秒监测到混油界面, 实际监测结果跟理论计算结果存在差异, 工控机显示混油界面全部由密度计泵先监测到, 实际监测结果还显示密度计泵监测到的混油段长度比光学界面监测的要长, 约2分钟的时间折合约7.6方的混油量, 其中原因作者认为与光学界面检测设备长时间未校准及跟每批次油品机械杂质多少有关。

5 混油量控制措施

成品油管道顺序输送时控制混油量的技术措施主要包括以下几点:

(1) 在满足工艺的前提下, 尽量采用简单的流程以减少混油损失;转换油罐或者管路的阀门应安装在干线处, 采用快速遥控的电动或者液动阀门, 在不产生水击的情况下切换油品时尽量缩短切换时间, 以减少初始混油量。

(2) 顺序输送时在满足输送要求的前提下尽量保证全线排量稳定, 避免因排量变化造成流态瞬变增加混油量。

(3) 确定输送顺序时, 尽量选择品质相近的两种油品相互接触输送, 减少因物性差而形成的扩撒混油, 同时还能减少和简化混油处理工作。

(4) 顺序输送时, 尽量加大输量和增加单一批次的批次量, 流速大时, 相对油品在管道内的运行时间减小两种油品的相互扩散时间减短, 混油体积要相对减少;增加单一批次的批次量, 在全年输送任务确定的情况下批次数会减少, 相对混油量就会减少。

6 减少混油量的建议

针对克-乌成品油管的运行特点目前采用的减少混油的措施除以上几点外建议采用以下几点措施:

(1) 改变现有的按照100%混油降品处理的切割方式:对克拉玛依石化生产的93#和97#两种油品进行配比试验, 确定93#能掺混进97#的最大比例, 然后依据这一掺混比例合理下调确定合理的切割比例。参照国内某石油大学对克拉玛依石化公司生产的97#允许掺入93#的量约为7.5%-8.1%, 可见97#油品内完全可以安全的掺混入部分93#[4]。

(2) 受限于王家沟末站罐容和克拉玛依石化的产能, 目前克-乌成品油管输送的97#单一批次量在15000方左右, 随着克拉玛依石化产能建设和下游用户对97#需求的持续上升, 增加管输97#汽油单一批次的批次量势在必行, 增加批次量对减少相对混油量的效果显而易见。

(3) 增加输量, 目前克拉玛依首站经过多次改造克—乌成品油管道所用的泵为当初为克—703—独成品油管道设计所安装的泵机组, 克—703—独管道管径为Φ219无论是泵机组的功率、扬程还是排量都不能与克—乌成品油273mm的管径相匹配, 为克—乌成品油管道设计安装的泵机组在2009年年底, 克—乌复线临时投产时被用作克—乌复线的泵机组, 目前克—乌复线新建泵机组已经投产, 为克—乌成品油管道设计安装的泵机组目前处于闲置状态, 只需要进行简单的改造就可以重新被用作克—乌成品油管道首站泵机组, 根据克—乌成品油管道早前的调度运行经验更换泵机组后克—乌成品油管道排量能达到280-300m3/h。增输效果明显, 这对克拉玛依石化产能建设后油品外输后路的畅通无疑具有重要意义。

摘要：针对克乌成品油管道顺序输送过程中混油产生的问题, 综合考虑管线运行经验和管线的运行现状, 理论计算管输97#汽油产生的混油量, 并通过密度计和光学界面监测仪两种监测方式对计算结果验证。结合现有的混油控制措施, 提出混油量控制优化建议。

关键词：成品油管道,混油计算,控制,优化建议

参考文献

[1]克乌成品油调度手册[Z].中国石油西部管道公司, 2010

[2]杨筱蘅.输油管道设计与管理[M].山东东营:中国石油大学出版社, 2006

[3]李军.西部成品油管道顺序输送的混油控制[J].油气储运, 2010, 29 (2) , 110-112

计算机网络系统优化 篇6

梅县发电厂局域网大概有400多台计算机, 业务30多种, 原核心交换机型号比较旧, 而且处理能力比较低下, 设想对整个网络进行优化, 核心交换机就是一个需要更换解决的瓶颈。据现阶段及今后一段时间内的需求, 更换为最新型号的H3C交换机, 拟带模块均考虑到扩展需要。电厂的业务丰富, 用户要求比较高, 对核心设备必须提供不间断运行的保障, 基于此, 同时考虑对核心交换机7506提出热备要求。电厂是具有30多年历史的老厂, 在硬件方面机房中心设计未能跟上信息化的发展, 布线相对凌乱, 考虑在同栋楼内新建一个中心机房, 加上智能布线系统, 在软件方面, 新的网络建设应考虑部门间的隔离, 所以VLAN的划分, IP的规划及域管理就显得很重要, 实施这些以后, 彻底优化梅县发电厂的局域网, 提高电厂信息化水平及业务能力。

2具体的实施情况

2.1网络中心机房建设

新建一个网络中心机房的规划, 按照国家及行业标准, 充分考虑机房的环境要求, 建成后满足电厂目前及以后的规划要求, 在防火性能, 电磁场屏蔽, 防雷接地, 防静电能力, U P S容量等等方面都超过目前标准。布线合理, 预留空间, 为网络设备提供良好的环境支持。

2.2 IP及VLAN的规划

根据电厂 实际情况 , 对原有V L A N进行规划并重新划分, 其逻辑图如下:

因IP规划已经有集团层面的总体规划, 电厂在这个基础上只要根据集团分配的IP段再重新划分子网即可。按电厂实际情况, 把整个局域网分为11VLAN。

Vlan把默认路由指向10.192.2.2, 这样便于访问总公司的数据。考虑到电厂各部门实际用户人数, 初步设想IP地址划分见表1。

2.3 新旧网络的切换

这次新旧网络的切换工作涉及到生产网络、正在运行的服务器, 切换后要与总公司的网络组成统一的数据交换网络, 要做到对生产影响最小甚至没有影响。如果在切换过程中出现问题, 则马上恢复到原3COM交换的连接, 修正出现的问题直到新旧网络的完全切换成功。新的H3C 7506核心交换机接入网络正常后, 再配楼层交换机, 配置管理IP, 根据所在部门配置VLAN信息。

2.4 域的合并及迁移

根据总公司关于计算机域的总体规划, 各分公司的域, 在条件成熟之后, 有可能与总公司的域实现相互访问或者合并。网络完善后电厂的域与总公司的域进行相互访问或者合并, 方法非常简单, 将两个域建立相互信任的关系, 就可以很方便地融入到未来总公司的域中。

完成这一 任务要通过ADMT (Act i vate Directory迁移工具) 来迁移用户、计算机、组等对象, 以及用户配置文件、文件夹权限等内容, 再通过GPMC工具 (Group Policy Management Console, 组策略管理控制台) 来迁移GPO (组策略对象) 。

3 实施后效果

梅县发电厂在实施以上的工作后, 将原有的交换机统一汇聚到核心交换机H3C7506上, 通过VLAN划分减小广播对网络的影响, 增强了网络的可靠性和安全性, 同时对网络中的IP地址合理划分, 提高了管理层次, 基本达到改造的效果。

4 结语

个人计算机系统优化探讨 篇7

1 系统安装时优化措施

通常在电脑公司购买了计算机后,不管是否带有正版的操作系统,电脑公司都会为用户安装操作系统与各种你可能需要或不需要的应用软件。对电脑公司来讲,他们强调的是用最快的速度安装好软、硬件系统来验证硬件、软件运行是否正常工作,却不考虑系统的合理性与数据安全问题。

计算机系统安装主要分为B10S设置、分区、操作系统与应用软件安装、系统设置等环节,为使系统稳定及提高故障可恢复性,每个环节均有需要注意的事项。

1.1 分区

为了达到“快速”服务的目的,电脑分区常采用的软件是Pqmagic,然后问用户需要分几个盘,并且直接将整个磁盘平均分配成几个逻辑盘。如果系统没有出故障,这样的分区倒没有什么问题。但是一旦计算机出现故障,便会发现这种分区在格式上是不标准的,使故障恢复或数据的难度加大。正常的分区应该是使用操作系统自带的分区软件,在安装系统前或是安装操作系统时进行分区。因为是操作系统自带的,这样形成的分区格式是标准的并且是最适合于本机操作系统的,有助于提高系统的稳定性及故障后的可恢复性。分区中需要考虑的另一个问题就是分区的数量、大小及分区格式。磁盘分区的基本功能就是将一个大的硬盘分成几个小的硬盘以便于数据的管理。所以,在分区的时候首先需要考虑每个分区的功能。通常,第一个盘作为系统盘,用于安装操作系统及应用软件。根据现在流行的统及常用应用软件大小,分配10G其它逻辑盘根据功能主要可划分为储文件(如网上下载的文件等),重(如个人文档、办公文件、照片等)(如游戏、电影等)及其它存储(如动程序、自认为有用的软件等),再根据每个磁盘的可能存储容量划分磁盘大小。这样磁盘逻辑结构很清楚,一旦出现数据丢失,知道哪个盘数据是最重要的和最需要恢复的,使数据恢复有的放矢,提高数据恢复的可能性,减少数据丢失造成的损失。合理的分区方式如图l所示。

1.2 系统安装

软件安装中比较耗时的是操作系统的安装。电脑公司为了快速安装通常是采用克隆的方法。正常安装系统时,操作系统需要识别硬件,并且针对具体硬件安装特定的驱动程序。而克隆系统通常是在克隆盘中附带通用驱动程序,这种驱动程序通常不是专门针对所购置计算机的硬件的,从而导致计算机运行不稳定,速度低。所以,在系统安装的时候,采用安装光盘正常安装而不用克隆方式是提高系统稳定性与可用性的基础[1]。

1.3 BIOS设置

BIOS设置是计算机系统安装中重要的并且必须进行的一步。虽然即插即用功能的越来越普遍,但BIOS默认的设置也基本能满足系统正常运行需要。电脑公司的系统安装也通常以默认设置作为系统的最终设置。但从提高系统的整体性能来讲,BIOS设置中必须要做的两件事情:关闭不需要的设备与打开病毒保护功能。由于计算机在正常启动过程中需要检测系统设备并加载驱动程序,关闭不需要的设备有助于提高系统的启动速度,并且防止这些设备出现问题而导致系统的不稳定。通常可关闭的设备有软驱(现有的计算机系统基本上不配备软驱,但在BIOS的默认设置中软驱是打开的并且作为第一启动盘)、串口设备,并口设备(这类设备在家庭应用中几乎没有,当然真正在应用的例外)。病毒保护功能是所有主板BIOS提供的基本功能,由于系统安装中可能要修改分区表,所以在BIOS默认设置中基本上是关闭的。BIOS的病毒保护功能对保护硬盘的分区表非常有效。CIH病毒曾经造成的灾难让人难忘,其破坏的主要目标就是磁盘分区表。尽管可破坏分区表的病毒在现在的杀毒软件控制下已无生存之地,但很难保证在以后出现的病毒会不会再有CIH相类似的破坏效果[2]。所以,在操作系统安装完成后,打开BIOS中的病毒保护功能是必要的。

2 系统设置中注意的问题

良好的系统设置可有效提高系统的可用性及可恢复性,大大提高系统的运行速度与反应灵敏度。其中主要包括系统设置与操作系统备份两个方面。

2.1 系统设置

个人计算机中基本上安装的是微软公司的操作系统,其最大的特点是默认文件(尤其是个人文件)的位置都是在系统盘。若有病毒破坏系统,首先被破坏的便是操作系统,即系统盘文件,也为重装系统增加了难度(因为重装系统通常要格式化系统盘,那必然要造成个人数据丢失)。并且操作系统提供了很多华丽甚至无用的功能无端地消耗计算机资源而导致系统速度运行速度变慢,有必要进行相关的设置优化计算机性能[3]。

改变“我的文档”的位置。默认保存的文件都是在“我的文档”中。而“我的文档”通常在系统盘,对于Windows 2000以后的操作系统来讲更是处于目录结构比较深的位置,查找与备份均不方便。将“我的文档”的位置改变到前述中“重要数据”磁盘,这样文件保存时便默认保存到“重要数据”磁盘,降低病毒破坏系统时对重要数据破坏的风险,重装系统时也不必考虑系统盘有重要数据。

改变“桌面”位置。稍有计算机知识的人都知道,“桌面”实际上对应着一个文件夹。而默认情况下,此文件夹是位于系统盘中的[5]。不幸的是,大多数人为方便起见,通常将数据存放在桌面。为防止病毒破坏系统时造成有用数据的丢失,将“桌面”文件夹移至“重要数据”盘是必要的。改变“临时文件”的位置。计算机的临时文件主要包括上网时所产生的临时文件、安装和卸载时产生的临时文件、软件运行过程中产生的临时文件及网上下载的临时文件。这些临时文件通常的特点是文件小,在系统运行过程中所产生的临时文件,正常使用后可能被删除。由干这些特点导致磁盘出现大量的碎片,使系统运行速度降低。所以,将这些临时文件移至“临时文件”磁盘并定期进行清理,可以有效的提高系统运行速度,提高系统可用性。关闭“系统还原”。系统还原功能的设计本意是在系统部份内容被改变或使用一段时间后进行一个阶段的备份,在系统出现故障后可以恢复到以前的某一点。但在实际使用中会发现,大多有数情况下,用户真正需要还原时,其还原功能却无效。反而因为还原功能要一直监视磁盘和操作系统而使系统的速度降低。所以,关闭这个“无用”的还原功能而采用本文后面办法更为有效和快捷。

关闭无用的功能:Windows界面随着操作系统的越新越是华丽是公认的[4]。如果计算机的硬件配置相合理,选用部件档次高,这些华丽的功能还是值得欣赏的。但是对干家用计算机以及计算机的可用性的来说,这些华丽的功能无端的消耗计算机的资源而使得系统速度变慢。幸运的是操作系统为这些功能的是否选择提供了选项。取消不必要的功能将大大提高系统的反应速度。同时,对计算机系统熟悉的情况下也可以关闭不必要的“服务”删除不必要的自启动项目,都是提高系统启动速度与运行速度的有效方法。

2.2 系统备份

系统备份主要是指操作系统的备份,即操作系统被破坏后能在短时间内快速恢复,提高系统的可用性。其中主要的技术手段是一键恢复(联想电脑都带此功能)、还原精灵、Ghost备份等。由于还原精灵在安装时要将分区表修改成自己的格式,一旦在还原精灵也不能还原的情况下,存在干其它磁盘上的有用的数据采用常规的方法找回来难度就很大,所以个人使用的存放有重要数据的计算机不建议采用此方案。而Ghost的使用需要一定的专业知识,对计算机技能要求较高。因此最值得推荐的大众化方法便只有一键恢复。除了购买联想电脑自带一键恢复功能外,普通电脑也可安装一些免费的一键恢复软件来达到相同的效果。需要注意一点的是,安装一键恢复功能必须要对系统作本文前面介绍的优化,否则恢复系统可能造成有用数据的丢失。

3 计算机使用中注意的问题

计算机使用中除严格遵循基本的操作要领外,要保证系统的正常运行,日常使用中需要注意不要随便打开不熟悉或不正规的网站,不要接收可疑的文件,不要运行可疑的程序。从提高数据安全性与可恢复性的角度讲,删除不使用的文件,使文件存放位置保持有序等都是重要手段。其中尤其要注意的是要经常对重要数据磁盘进行磁盘整理。数据在磁盘上存放都是以块存储,一个文件可能占用几个甚至上千个存储块[6]。由干经常对文件进行增删可能导致文件存储块不连续。一发生数据丢失,连续存储的文件被恢复出来的可能性最大。所以,经常对磁盘进行数据整理不仅仅有助干加快文件的读取速度,也可以提高数据丢失后被恢复的可能性。

对干个人使用的计算机来讲,系统的可用性、可靠性及出现故障的可恢复性是用户在选择电脑作为工具时首先考虑的问题。如果对计算机系统不熟悉,在熟悉的技术人员的帮助下做一个较完善的的系统是系统基础,在使用中严格遵循计算机使用的规律,计算机才会真正成为用户生活中的朋友、工作中的助手。

摘要：计算机已成为人们日常生活、工作、娱乐重要工具之一。提高计算机的可用性,系统故障后的可恢复性,数据丢失后的可恢复性便成为伴随计算机技术而来需要思考的问题。该文从计算机硬件配置、系统安装、系统设置及优化、系统使用四个方面着手,描述了解决上述问题而应采取的技术手段。

关键词：个人计算机,系统优化,数据恢复,计算机硬件

参考文献

[1]邢军.个人计算机系统网络安全探讨[J].电子世界,2003(11).

[2]梁律,杨勇.计算机病毒的技术分析及防范[J].中国新技术新产品,2008(18):9.

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[5]刘兵.高校计算机公共基础课程教学方法研究[J].电脑编程技巧与维护,2008(17):116-116.

优化计算机教学之我见 篇8

职业学校的生源特点及培养目标决定了职校计算机教学要有更强的针对性, 那么, 什么样的教学内容能激发学生的学习欲望呢?现用《计算机应用基础》教材是按照“基础知识-基本操作-基础应用程序”的顺序来安排教学内容的。如果按部就班照教材顺序进行讲解, 由于学生对理论知识的学习往往不感兴趣, 教学效果显然不理想。例如, 在学习第一章计算机基础时, 如果按照计算机概述、微型计算机系统的组成、计算机机房安全及病毒防治、计算机键盘操作、中文输入法等一一讲解下去, 学生必然觉得枯燥无味。考虑到这一点, 笔者根据学生喜欢动手操作的特点, 从实际操作入手引入教学, 直接和学生一起到机房对计算机的主机进行拆装, 让学生在拆装中自发询问各个部件的名称及存在的问题, 结果大多数学生对计算机的组成有了更直观的了解。接着, 笔者告诉学生装好计算机后, 可以开始玩你喜欢的操作了。而实际上, 计算机系统的软件全部没有安装过, 学生虽然打开电源了, 可是就是没办法让计算机运行。学生自然就迫切地希望了解软件系统及系统盘的安装操作技能, 教师的教学活动开展自然也就水到渠成了。因此, 只有根据学生的具体情况, 按由浅到深、由易到难的原则调整教学顺序, 选择教学内容才能让学生学有所乐, 学有所悟。

二、联系实际, 激发学生的求知欲

上课前, 教师先提出一些与教学内容有关的实际问题, 让学生去解决, 以激发学生的求知欲。计算机是一门实践性很强的学科, 只有通过上机实践, 才能发现问题, 才能更准确地了解计算机、更灵活地应用计算机。通过实践教学, 老师可以及时了解学生对知识的掌握程度, 发现学生中普遍存在的问题。同时, 在教学中教师应多考虑学生可能出现的操作问题, 尽量在操作前给予提示, 以节约学生对细小问题的探究时间, 提高课堂的教学效率。

例如, 教师在讲解鼠标的基本操作 (单击、双击、拖动) 时, 单纯的讲解往往会趋于平淡, 教师可以在学生了解了鼠标的操作后, 让学生玩一下Windows里的扑克牌、扫雷游戏, 在娱乐中掌握鼠标的基本操作。又如:在讲解Word操作技巧时, 可让学生利用Word设计图文并茂的板报, 带着这一问题听讲更能激起他们的学习热情。通过设置一些实际问题让学生用计算机去解决, 他们会觉得学习计算机确实管用, 能够解决实际中的问题, 从而激起他们的求知欲, 提高了学习的效率。

三、殊途同归, 学会多种操作路径

不论是理论知识, 还是实践操作, 求解方法都存在多样性, 有时答案也有多种。在学习计算机应用基础这门学科时, 更应让学生树立这种观点。例如, 删除一个字符可以用Del键, 也可以用Backspace键, 还可以用Delete键;使用路径时可以用绝对路径, 也可以用相对路径;打开资源管理器可以从“开始”单击右键, 再单击“资源管理器”, 也可以从“我的电脑”单击右键, 再单击“资源管理器”, 还可以从单击“开始”到“程序”再到“附件”再单击“资源管理器”。学会多种操作路径, 全面掌握计算机操作基础知识, 是迅速提高学生操作技能的必经途径。

四、竞赛活动, 掌握操作技能

组织学生开展竞赛是提高学生操作技能的有效途径。几乎每个学生都有好胜心, 都有较强的荣誉感, 针对这一特点, 应有意识地开展一些操作竞赛活动, 以增强学生的学习积极性, 既活跃了学习气氛, 也增添了学生学习的主动性, 学生在竞赛过程中达到了“练”的目的, 从而提高了操作技能。

五、学以致用, 培养解决实践问题能力