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第23届过程控制会议

第23届过程控制会议

  • 召开年：2012
  • 召开地：厦门
  • 出版时间： 2012-08

主办单位：中国自动化学会

会议文集：第23届过程控制会议论文集

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  • 摘要：本文建立非参数化的实时滚动优化模型进行单交叉口信号控制。模型以整个交叉口公交车和社会车辆的平均人时延误最小为目标函数，优化确定相位间的切换和相位长度。将公交优先嵌入优化控制，考虑公交车的载客量、到达情况，早到晚到的影响等因素对每辆公交车动态分配权重系数。充分考虑相序方案的调整对控制目标的影响，优化过程中通过跳相来实现相序优化。在遗传算法中引入模拟退火拉伸思想, 得到改进的遗传算法并对模型求解。最后将实时滚动优化模型和固定周期优化模型应用于实际交叉口，比较分析了控制策略的有效性。
  • 摘要：针对苹果糖度近红外光谱数据的特点，分析了基于BP神经网络和偏最小二乘PLS的苹果糖度定量预测模型建立方法，将平均影响值方法(mean impact value)引入到近红外波长选取的过程中来，并与联合区间偏最小二乘法结合，达到波长优选的目的。首先，利用联合区间偏最小二乘算法，筛选出与苹果的糖度相关度较大的光谱波长数据，再利用PLS-BP方法建立预测模型。在此模型基础上，使用平均影响值方法，对参与建模的每个波长数据进行评价，选取影响值最大的一系列波长点，重新建立模型。模型变量数为124，校正均方根误差(RMSEC)为0.1740，验证均方根误差(RMSEP)为0.4565。结果表明，校正均方根误差，利用平均影响值与联合区间偏最小二乘方法结合，对光谱数据进行波长的筛选，可以降低模型复杂度，同时提高模型预测精度。
  • 摘要：针对一类具有非线性扰动且同时存在多重状态和输入时滞的不确定系统, 提出了鲁棒预测控制器设计的综合方法. 基于预测控制滚动优化原理, 运用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法, 首先近似求解无穷时域二次性能指标优化问题, 然后优化非线性扰动项所应满足的最大上界, 定量地研究鲁棒预测控制在范数有界意义下的扰动抑制问题, 从而得出鲁棒预测控制器存在的充分条件. 最后通过仿真验证了所提方法的有效性.
  • 摘要：提出一种基于Ziegler-Nichols频率响应方法的自适应PID控制器，它通过控制回路正常运行中的过程对象输入输出数据在线辨识出过程对象重要的临界频率响应特性，然后基于Zieger-Nichols整定规则或改进的方法在线更新PID控制器参数。PID控制器的自适应过程不需要系统的任何先验知识，也不需要建立任何对象模型，可以保证控制回路始终运行在最佳状态。仿真实验表明了自适应PID控制的有效性和可行性。
  • 摘要：产品的单吨能耗是电熔镁砂熔炼过程的关键性指标。针对具有非线性、参数时变、分布参数等综合复杂特性的电熔镁砂熔炼过程，通过分析炉内电热转换原理并结合实际生产数据，建立了单吨能耗混合预报模型。建模过程首先利用能量守恒原则建立产品单吨能耗的机理模型，其次根据机理模型与实测数据的偏差，采用神经网络算法建立补偿模型，用于补偿由于某些参数的不确定性所引入的机理模型未建模特性。利用这一混合模型可以预测不同熔炼电流下产品单吨能耗的变化。通过与某电熔镁砂生产企业熔炼过程实测数据的比较表明所建立的混合模型是有效的。
  • 摘要：空分流程模拟对空分的设计、控制和优化具有重要意义。用Aspen plus软件对林德公司某4万空分装置进行了流程模拟。仿真得到的氮、氧产品浓度分别为0.9998、0.9931，与设计值0.9999、0.995基本一致，表明了所建模型的有效性。对该装置进行了灵敏度分析，主要分析了氮氧产品纯度与空气进料量、下塔污液氮提取量和污氮采出量等关键操作变量的变化关系。分析结果表明，这三个操作变量的变化对氮氧产品纯度变化具有不同的影响，针对不同情况和实际需要可以采取不同的操作策略。
  • 摘要：路网交通亚健康状态下大量的实时路况信息难以得到有效应用，容易导致交通路网区域的某个路段距离完全“堵塞”剩余时间随机性严重等问题，因此，对亚健康状态下交通流的特性进行细致分析成为解决交通拥挤及阻塞状况面临的一个关键问题。本文在考虑山地特色独有路网结构的基础上，针对山地城市路网交通亚健康状态的特点，结合分形理论对路网交通亚健康状态下的短时交通流数据信号进行分析。研究了路网交通亚健康状态下的短时交通流数据信号的分形特性，并通过对交通流信号多重分形谱参数特征的计算，得到了亚健康状态下交通流信号非平稳信息的表征。实验分析表明，所提出的分析方法具有良好的效果，可以为山地城市路网亚健康状态下交通的畅通控制提供良好的理论支撑。
  • 摘要：发酵过程是一个复杂的时变、非线性、多变量生化过程, 传统的补料分批控制方式难以满足发酵过程最优控制需求. 提出一种基于广义预测控制(GPC)算法的新型控制方法, 该方法以GPC算法为控制策略, 首先通过最小二乘支持向量机(LS-SVM)并结合GPC算法建立预测模型并预测系统输出值; 其次运用粒子群(PSO)算法实现预测控制的滚动优化,获得发酵系统控制量; 然后将这种控制方法用于赖氨酸发酵过程基质浓度的控制中. 仿真结果表明,基于PSO滚动优化的LS-SVM广义预测控制响应速度快,预测能力强,模型精度高,具有良好的控制效果.
  • 摘要：回转干燥窑由于干燥速率难以在线测量，其干燥速率模型的建立一直是一大难题。本文在分析干燥速率建模的基础上，提出将最小二乘支持向量机运用到干燥速率建模，及其基于免疫-果蝇优化算法的最小二乘支持向量机回归参数优化方法（IAFOALSSVR）。首先利用预处理的干燥过程数据进行模型的训练，利用免疫-果蝇算法对模型参数进行寻优，然后获得最优参数并建立最优模型，通过使用该改进方法建立干燥速率模型与其它算法优化的模型进行对比，结果表明该优化方式在干燥速率建模精度上与其它智能算法相当，在计算效率上要优于其它算法。
  • 摘要：大型复杂化工过程控制中，常规的集中式控制方式不利于实时性、灵活性和容错控制。而采用多预测控制器协调的分布式控制是解决这一问题的有效方法。针对子系统间的动态耦合行为严重影响多预测控制器协调以及稳定性的问题，提出一种鲁棒区域控制策略。即在每个子系统的目标函数中加入松弛因子增加控制器间协调时的余量来达到分布式预测控制的稳定性。通过以反应器-存储器-分馏器组成的过程为事例，仿真结果表明该方法的可行性和有效性。
  • 摘要：控制向量参数化方法是求解最优控制的一种常用方法，其时间网格通常是固定的。在每个时间段上，控制向量表示为由一组参数确定的时间的函数。时间网格的划分会影响到数值求解最优控制问题时最优化算法的准确性和效率。为了同时优化控制参数和时间网格的节点，提出了一种可变时间节点控制向量参数化方法，通过带有时间参数的S型函数来近似分段常数参数化方法中的切换过程。推导出了最优控制性能指标对时间参数的导数，并提出了处理时间节点约束的算法。利用所提出方法求解带有两个控制的最优控制实例，对于两个控制获得了不同的时间网格划分，从而能够更好地近似最优控制轨迹。
  • 摘要：为提高膜计算仿生优化算法在求解非线性无约束或有约束优化问题的计算性能, 本文提出一种改进的膜计算仿生优化算法. 该算法采用一个新的不确定性提取规则并替换膜计算仿生优化算法中的提取规则. 八个无约束和有约束的标准函数被用于检验该算法的计算性能, 并与其他五个优化算法的计算结果进行对比. 结果显示了所提算法的有效性和优越性. 为检验算法的实用性, 进一步将该算法用于一个短期油品调和优化问题, 计算结果验证了该算法在实用性.
  • 摘要：网络环境下的机器人控制系统中，由于IP网络传输中存在着时变时延和丢包等现象，造成系统的不稳定和性能降低。本文从控制的角度提出基于系统模型的补偿器设计方案以解决网络延时，丢包问题.通过对广义预测控制算法状态空间形式的推导,设计具有多步预测功能的网络控制器,实现前向通道的延时补偿; 构造具有延时补偿功能的状态观测器以补偿反馈通道延时.分析了使用上述延时补偿策略所构成的闭环网络控制系统的稳定性.通过对网络延时补偿的仿真实验,证实了该补偿算法能有效改善控制系统性能并保持系统的稳定.
  • 摘要：本文提出了一种带修复操作的整型编码遗传算法(r-ICGA)用于求解发电机机组组合问题。算法采用整型数串的编码方式,有效减小了染色体的长度。同时引入一种新的修复操作,对进化过程中产生的新个体执行修复,使之满足各项约束的限制成为可行个体。与罚函数约束处理方法相比,所提算法在目标函数中不引入惩罚项,避免了对不可行解进行经济负载分配,节省了大量计算时间。将所提方法应用于六种不同规模的机组组合实际问题,仿真结果表明r-ICGA算法具有更好的求解精度和计算效率；随机组规模扩大算法程序的执行时间近似线性地缓慢增长,表明了r-ICGA比其它算法更适合于求解大规模机组组合问题。
  • 摘要：本文采用TI推出的针对简单小型RF网络的专有低功耗RF协议--SimpliciTI网络协议,设计了一种无线自组织网络系统。该系统采用CC430F5137作为微处理器，配合其内部集成的CC1101无线收发器以及一些基本接口电路构成节点硬件系统。网络系统包括中心节点、路由节点和终端节点，对SimpliciTI网络协议及其拓扑结构进行了分析，并在此基础上进行软件设计，最终实现了基于SimpliciTI网络协议的串状网络通信系统。
  • 摘要：本文基于对某300MW燃煤电站汽轮机系统结构和工作原理分析，建立了汽轮机主汽调门蒸汽流量实时仿真模型。该模型由单个主汽调门流量模型和主汽调门组流量组合模型组成。电厂实际操作数据和模型仿真结果对比表明，该模型精度较高，计算结果可用于实时补偿工质通道蓄积能量的变化量，以改善锅炉侧全流程仿真模型的精度和动态性能。模型参数的设定与汽轮机组结构数据相关，从而使模型具有可扩展性。
  • 摘要：常规PID控制虽然结构简单、输出稳定、易实现，但在高速高精度应用场合却不能达到理想的控制效果。永磁同步直线电机具有非线性、耦合性、负载扰动、时变不确定性等特点，简单PID控制很难做到精确的控制。滑模控制是一种很好的非线性控制方法，针对永磁同步直线电机控制过程中动态响应慢，抗干扰能力差等不足，本文提出用滑模控制器代替PID控制器的控制策略，实验仿真结果表明，相对于PID控制器，系统在快速性及稳定性方面得到很好的提高。
  • 摘要：短期风电功率预测对于电力系统的调度和安全稳定运行具有重要的影响。为提高预测的准确性，本文提出一种基于小波分析法与人工神经网络法组合建模的预测方法。首先应用小波分析将原功率序列分解得到内部规律较强的子序列，为有效去除高频噪声而不致丢失有用信息，再次引用小波分析对与噪声相关的高层细节信号去噪，然后分别对平稳性较好的逼近信号、低层细节信号和去噪后的高层细节信号建立非线性自回归动态神经网络预测模型，最后将各层预测结果重构即得功率预测结果。误差分析表明，与单纯的神经网络法及无去噪处理的小波分析和神经网络组合法相比，预测精度明显提高。
  • 摘要：为了解决目前微机械振动陀螺恒幅驱动中的自动增益控制的直流参考电压源对振动幅度的影响问题。本文提出了在高品质因数下，采用基于脉冲宽度调制(PWM)技术的陀螺自激驱动方案，根据方案建立了系统行为分析模型，鉴于系统的高阶弱非线性，采用平均周期法分析了系统行为。理论分析表明基于PWM的自激驱动系统是稳定的，改变占空比可以调节振动幅度。将该方案应用到某微机械振动陀螺上，实验测试结果表明系统在上电噪声作用下，自激振动幅度在1小时内最大向上漂移约为0.2%。
  • 摘要：重油裂解模型的参数估计是一个高度非线性的优化问题，使用传统求解方法往往不易得到满意解。遗传算法有较强的全局搜索性能，而且不需要目标函数的梯度信息，因此可用于估计重油裂解模型的参数。但是遗传算法在进化过程中易早熟，收敛于局部最优解。针对这一问题，本文在标准遗传算法的基础上，加入多子群循环策略，得到了多子群循环遗传算法。在此算法中，种群满足一定条件时会循环产生新染色体，生成新的随机子群，以增加种群基因多样性，从而有效避免早熟现象。另外，为进一步得到全局最优解，本文还使用了混合遗传算法进行局部优化。将多子群循环遗传算法用于重油裂解模型参数的估计中，算得的预测误差比标准遗传算法和优进策略遗传算法的误差分别降低了21.80%和6.21%，取得了明显效果。
  • 摘要：在实际被控非线性系统中往往存在着对变量的各种约束条件，这使得预测控制的在线优化问题变得复杂，难以获得满意的控制率，为约束预测控制的分析造成困难。粒子群优化算法具有全局寻优性能和约束处理机制，是一种有效的优化控制方法。本文将粒子群优化算法和基于T-S模糊模型的约束状态反馈预测控制相结合，用T-S模糊模型作为预测模型得到状态和输出的预测值，利用可测的过程变量对输出预测值进行反馈修正，将粒子群优化算法引入到约束状态反馈预测控制的滚动优化过程中，用于解决带有输入约束的非线性系统控制优化问题。本文采用两种粒子群优化的约束状态反馈预测控制算法对串级CSTR控制系统在不同初态和设定值下进行了仿真，仿真结果表明了该算法的有效性和可行性。
  • 摘要：实现针织物图像颜色值的快速测量，是对间歇式染色生产过程进行在线检测的首要环节。其实现的方法是在数码CCD设备获取针织物图像后，通过计算机将图像进行预处理，对预处理后得到的子区域进行边缘检测和亮度平均对比度检测，舍弃异常子区域后再对剩下的子区域按照一维熵值最小的规则筛选出最优子区域作为测色区域，再在此子区域进行测色实现的。实验结果表明，这种测色方法效率高、可在线进行，能满足生产中实时测色的要求。
  • 摘要：为了解决染整后整理中热定型工艺参数难以定量设计的关键技术难题，本文将工艺参数优化设计问题看做以成品门幅、克重与客户要求的门幅、克重的绝对误差最小为目标函数，以温度、车速、超喂率和上机门幅为优化变量，以根据实际情况中各优化变量的取值范围为约束条件的多目标优化问题。首先建立多目标优化模型，然后基于该模型采用多目标遗传算法，实现了热定型参数精确定量设计。用本文所给方法得到的工艺参数来加工弹力布，生产成品的克重、门幅与用户要求指标的偏差小于1%，完全可以满足实际生产要求。
  • 摘要：针对化工生产过程中软测量模型估计精度的问题，提出一种基于改进聚类和加权Bagging的多模型建模方法。该方法在传统FCM聚类的基础上，利用K-近邻处理进一步降低错分率，改善聚类效果；通过相关性分析对训练样本集进行特征分组，将原始集划分为多个特征集；最后根据加权Bagging的集成学习算法，融合支持向量机自适应地实现多模型建模。仿真结果表明，该建模方法可以合理地加权分配特征子模型，使得模型估计精度得到提高，具有更强的泛化能力。
  • 摘要：基本多目标粒子群算法在收敛性和分布性上都表现一般,且容易陷入局部最优。为此，本文提出了一种新的用于求解多目标问题的粒子群算法，该算法采用一种新的全局极值和个体极值选取策略，提升了种群逼近Pareto最优前沿的稳定性和精度，同时为了提升种群跳出局部最优的能力，提出两步变异操作。此外本算法还采用了外部存档存储每一代产生的非支配解，并且使用动态更新的拥挤距离来维持外部存档的规模。然后，通过典型的ZDT系列测试函数对该算法进行评估，并与MOEA/D、NNIA、NSGA-II三种多目标优化算法进行比较。实验结果显示，本文算法相较于其他算法具有较好的分布性与收敛性。最后将其应用于PX氧化反应优化过程中，在相同计算成本的条件下，本文算法优化后的醋酸和PX 燃烧损失明显下降，成本损失大幅减少。
  • 摘要：和声搜索算法是近年来发展起来的一种新的启发式优化算法。本文提出了一种量子计算与和声搜索算法相结合的量子和声搜索算法（QHSA）。QHSA中和声采用量子比特编码，将新和声引入扰动幅值BW，自适应调整BW，并利用黄金分割定律对局部扰动进行区间划分。经标准函数测试，仿真结果表明相对于HSA、IHSA、GHSA三种算法，QHSA在高维函数寻优问题上表现出远远好于其他算法的性能。
  • 摘要：针对支持向量机(SVM)计算复杂度高、参数不容易确定等局限性，提出一种基于相关向量机(RVM)的赖氨酸反应过程关键参量的软测量方法。根据过程经验，确定发酵液的溶解氧浓度、pH 值、二氧化碳释放率、氧吸收率和葡萄糖流加速率为辅助变量，利用相关支持向量机的拟合与泛化能力，建立了赖氨酸反应过程基质浓度、菌体浓度、产物浓度等不可直接测量参量的软测量模型。基于L-赖氨酸反应过程开展的试验研究表明，所建立的相关向量机软测量模型拟合精度高、泛化能力强，较好地满足了赖氨酸反应过程的控制要求。
  • 摘要：针对目前我国制造业零件生产库存系统费用成本高，库存居高不下的问题，提出了以需求为导向，通过预测需求及进行需求反馈来指导生产、库存、订购计划的零件生产库存系统。给出了使用GM（1，1）模型预测零件需求和使用动态规划求解零件生产库存系统的最优库存量、生产量、订购量策略的方法，并进行了具体的优化计算。
  • 摘要：为改善PD型迭代学习控制器的迭代速度和跟踪精度，引入了两个模糊控制器：其中一个模糊控制器是将上一次迭代的输入与输出误差作为输入，比例增益的变化量作为输出，对比例增益进行调节；另一个模糊控制器将上一次迭代的输入与输出误差的导数作为输入，微分增益的变化量作为输出，对微分增益进行调节。仿真结果表明：新型的模糊迭代学习控制比传统的PD 型迭代学习控制具有更好的跟踪精度和更快的迭代速度。
  • 摘要：针对施工现场有设计目标的挖掘任务，提出自动挖掘机动作规划方法，并同时保证挖掘效率及挖掘任务的精度。首先提供了一种有效的机械几何空间约束的分析方法，继而分析了熟练驾驶员的挖掘动作，并基于以上分析描述了一种有效的自动挖掘机挖掘动作的轨迹规划方法，对挖掘过程的一系列动作做了规划，最终完成了沟断面挖掘动作的连续动作规划。设计通过实验得到验证，结果为自动挖掘动作的效率可以和熟练驾驶员的动作媲美，且挖掘精度满足设计要求。
  • 摘要：温室是一个复杂的非线性MIMO系统，内部各环境因子互相耦合。本文研究了实用的非线性系统反馈前馈线性化解耦算法，并将该方法应用于温室中存在强耦合关系的温度和湿度的解耦控制上，求出了使温室动态质能平衡方程完全线性化解耦的温度和湿度调控量，并在合理的温湿度目标值下进行了温湿度解耦控制的仿真实验。
  • 摘要：取送车工作是货运站一项重要工作，它的效率高低直接关系到车辆周转和货物送达的快慢，影响到企业的竞争力和生产经营。合理安排取送车顺序，对于压缩机车运行时间、提高机车运行效率有重要意义。本文针对放射形专用线，建立了放射形专用线取送车数学模型，提出一种基于遗传算法信息素更新策略的改进蚁群算法进行求解，通过实例计算仿真，取得了满意的结果，得到了较优的取送车方案。
  • 摘要：本文研究了一类模糊双线性跳变系统的随机镇定问题. 采用T-S模糊建模技术来构建模糊双线性跳变模型, 然后通过并行分布补偿方法和选择合适的模糊隶属度函数, 将整个非线性控制器表示为一组局部线性控制器的模糊综合. 此外, 还推导出了保证闭环模糊双线性跳变系统随机稳定的充分条件, 并且这些条件最终可归结为一组线性矩阵不等式的可行性问题. 最后, CSTR系统的数值示例表明该设计方法的合理性和有效性.
  • 摘要：双框架磁悬浮控制力矩陀螺（DGMSCMG）的框架伺服系统是一个多变量、非线性且强耦合性的复杂系统。为了进一步提高框架伺服系统的控制精度，本文提出了一种基于电流模式的动态逆系统解耦方法，通过对功放系统的相位补偿有效克服了未建模动态对解耦性能的影响，采用自适应滑模控制器有效提高了系统的跟踪特性。对比仿真结果证明了该方法的有效性和优越性。
  • 摘要：球磨机研磨机理和动态响应特性的复杂性导致难以确定球磨机筒体振动信号特征频段。本文针对球磨机外部响应信号频谱超高维和共线性不利于构建有效的球磨机负荷测量模型问题，提出一种基于区间偏最小二乘iPLS(Interval Partial Least-Squares)的球磨机筒体振动和振声频谱特征选择方法，通过去掉不相关和冗余特征，以降低磨机负荷参数模型的复杂度，增强理解球磨机研磨机理。实验结果表明：基于筒体振动和振声信号特征谱的磨机负荷参数模型精度优于全谱模型。
  • 摘要：为了提高常规粒子群优化算法的优化性能，通过算法混合提出了一种改进混沌粒子群优化算法，并将该改进优化算法应用于聚丙烯生产调优中。将混沌搜索融入到常规粒子群优化算法中，建立了早熟收敛判断和处理机制，提高了优化算法的搜索效率和全局性能。将改进混沌粒子群优化算法应用于聚丙烯最优牌号切换研究中，首先建立了聚丙烯最优牌号切换模型，其中牌号切换的目标是最小化牌号切换过程中初始瞬时熔融指数值、累积熔融指数值与目标值的累积误差，然后分别采用改进混沌粒子群优化算法和常规粒子群优化算法求解该最优牌号切换模型。优化结果表明，与常规混沌粒子群优化算法相比，改进混沌粒子群优化算法具有更佳的优化效率。
  • 摘要：为实现欠驱动水下机器人(AUV)的精确地形跟踪控制，设计了一种基于Lyapunov稳定性理论的非线性backstepping控制器。基于虚拟向导的方法，结合AUV艇体的动力学特性，建立AUV垂直面地形跟踪误差方程，采用backstepping方法设计地形跟踪控制器，利用Lyapunov稳定性理论分析了整个系统的稳定性。仿真实验中选择海底斜坡地形进行跟踪实验，且要求AUV相对地形保持一个恒定的高度偏差，结果表明该控制方法可以实现对斜坡地形的精确跟踪。
  • 摘要：现有的基于Q学习的无人机航迹规划方法很少考虑无人机本身的航迹约束，导致规划获得的航迹的可用性较差。本文提出一种更有效的无人机三维航迹规划方法：利用无人机的航迹约束条件指导规划空间离散化过程，不仅在一定程度上降低了获得的离散规划问题的规模，而且在一定程度上提高了规划获得的航迹的可用性；在回报函数构造时引入了回报成型技术以加快算法收敛速度，并提出两种利用启发式信息进一步提高算法收敛速度的方法。无人机三维航迹规划的仿真结果表明了算法的有效性。
  • 摘要：提出线性系统的浸入镇定方法. 先给出了线性系统的浸入镇定基本定理与可浸入镇定的定义. 接着证明了线性系统的可浸入镇定性的不变性. 在此基础上, 系统研究了规范形线性系统的浸入设计, 分别给出并证明了线性系统的可浸入镇定的充要条件. 由此完全解决了线性系统的浸入镇定问题.
  • 摘要：M语言程序的硬件操作能力很不尽人意，但MATLAB编程环境提供的灵活而强大的接口技术可以弥补这一不足。用户可以利用C-MEX混合编程方法，把对硬件的驱动和操作编写成MEX文件。然后在MATLAB编程环境下通过调用MEX文件能直接对硬件进行读写操作，从而进一步拓展MATLAB的应用领域。本文利用C-MEX混编技术实现对数据采集卡和模拟输出卡的读写，以两个简单的实例展现应用效果，并简要讨论此技术在工程上的实用意义。
  • 摘要：对于热轧生产,由于机理模型难于对精轧过程准确地刻画,因此针对复杂的精轧过程,建立了基于数据驱动的轧制力优化模型.具体是在大量实际生产数据的基础上,采用基于数据子空间的PLS方法建立热轧轧制力数据模型,并依据此数据模型构建轧制力优化模型,利用改进的PSO优化算法对优化模型进行求解,优化轧制力的设定值.对比分析结果表明,使用数据驱动方法建立的轧制力数据模型与实际精轧过程机理非常接近,能够揭示出轧制力的内部规律,完全可以替代机理模型在实际系统中应用.通过对整体优化模型的求解,提高了热轧精轧产品的质量、降低了能源消耗.该基于数据驱动的建模及优化方法在实际生产中具有较大的应用价值.
  • 摘要：EMD方法能够对信号进行局部信息的高度提炼，具有高度的自适应性，能把复杂的信号分解为有限的具有物理意义的固有模态函数(Intrinsic Mode Function)，但由于其有较大的端点效应，故本文提出利用支持向量机-镜像延拓法对其端点效应进行处理，实际效果良好。文章提出了爆炸微差延时的改进EMD时间尺度识别法，并以某工程中的微差爆炸监测到的爆炸振动信号为例，通过改进的EMD时间尺度法对监测得到的爆炸振动信号进行分解，从而获得多个IMF分类，再通过Hilbert变换提取这些IMF 中占主成分的IMF分量的包络幅值，进而达到识别实际微差延时的目的，为爆炸延期参数设计提供了一定的分析手段。
  • 摘要：利用改进的协同免疫算法(ICIA)求解Flow Shop调度问题。算法中的疫苗取自迭代N次的局部最优解，并随着每代最优值的变化不断更新。为了克服协同免疫算法初期收敛速度慢的问题，加入了局部搜索算法；针对算法后期求解目标函数值差的问题，提出了一种新的种群选择机制“80/20法则”。通过与遗传算法(GA)和未改进的协同免疫算法(CIA)比较，仿真实验结果验证了ICIA解决Flow Shop问题的有效性。
  • 摘要：为了提高无人直升机闭环控制系统的动态带宽，从非线性标称模型中通过动态线性化得到变化参数为前进比的线性参数变化模型，以此构造模型逆控制器。这种控制器综合方法分为欧拉角和速度共内外两层结构，并且可以有效地实现各级动态指标。通过借用非线性标称模型构建的闭环系统仿真表明，这种控制器综合方法在无人直升机从悬停到低中速前飞的动态范围中有令人满意的控制效果。
  • 摘要：针对含有复杂约束条件的非线性最优控制问题，提出了一种改进的Gauss伪谱法(IGPM)。这类问题难以得到解析解，特别是有些问题不存在解析的模型，一些参数只能通过查表得到，使得传统方法难以求解。在传统的Gauss伪谱法的基础上，将非线性的终端状态积分约束等价地转化为线性形式，提出了IGPM，通过协态映射定理可以计算出协态变量，检验最优性，使得IGPM具有间接法一样的精度。并且给出了初始时刻协态变量和端点时刻控制变量的计算方法。为了提高解的精度，基于IGPM提出了迭代算法，最后将该算法应用于求解高超声速飞行器上升段轨迹优化问题，结果表明最优轨迹基本满足路径约束条件和最优性条件。
  • 摘要：在多模型软测量建模中，对于新的数据以及异常样本点，传统的聚类方法没有充分考虑它们的特性，因而所属类别往往不能反映其真实属性，最终导致模型精度不高。本文提出一种基于最小环路能量聚类的算法，该方法将样本聚类转化为寻找一个最小能量环问题, 通过模拟退火算法搜索一条经过所有样本点的最小能量环实现样本集的聚类；对侦破出的异常样本点和新的测试数据根据其能量值确定其所属属性，从而提高聚类和分类精度；然后利用支持向量机为各个子类建立回归子模型，得到软测量组合模型。将该方法应用于双酚A生产过程质量指标的软测量建模中，仿真结果验证了该方法的有效性。
  • 摘要：针对使用传统方法评估实际控制回路存在偏差的问题, 研究一类非线性系统的性能评估. 首先, 基于线性系统的最小方差性能评估方法, 分析了非线性系统最小方差性能下限的存在性并得出其仅和系统的b个超前干扰项有关的结论; 然后, 采集系统工作数据构造输入输出矩阵, 用正交最小二乘方法辨识系统的闭环模型, 并在此基础上使用ANOVA-like方差分解公式计算b个超前干扰项对系统输出方差的贡献量, 此贡献量即为非线性系统的最小方差性能下限. 最后, 通过一仿真例, 将本文方法与传统评估方法的估计结果进行了比较, 验证了本文方法的有效性.
  • 摘要：复杂工业过程操作工况的有效识别对生产运行安全和操作优化至关重要。针对临近边界区域操作工况识别结果不稳定问题，提出一种基于贝叶斯理论的概率偏最小二乘极限学习机（p-PLS-ELM)分类算法。p-PLS-ELM方法通过鲁棒性强的偏最小二乘极限学习机(PLS-ELM)降低输出预报的不确定性，同时应用非线性最小二乘法估计概率密度函数参数，结合贝叶斯决策进一步增强临界区域识别结果的可靠性。以某污水处理厂操作工况识别为研究背景，实验结果表明p-PLS-ELM方法识别结果的可靠性和准确性相对优于偏最小二乘极限学习机分类方法。
  • 摘要：提出了群智能优化AC_ICPSO算法，融合蚁群算法与粒子群算法进行动态群体搜索, 设计交叉算子和变异算子、群体多次编码、迭代选择等，来提高数据搜索的范围、精度和收敛的效率,避免早熟, 降低算法的复杂度。然后利用AC_ICPSO方法对最小二乘支持向量机预报模型(LSSVM)进行参数寻优，得到最优的AC_ICPSO_LSSVM预报模型。以实际聚丙烯生产的熔融指数预报作为实例进行研究，结果表明所提出的AC_ICPSO_LSSVM方法的有效性和良好的预报精度。
  • 摘要：已有的信息增量矩阵的故障诊断方法，虽然能有效地克服传统主元分析方法因存在严重的模式复合效应而可检测故障但不能辨识故障的不足，但是其自身却又因忽略了量纲的影响，而常造成在一些系统中起重要作用的变量因变量本身绝对值较小而不能检测出已发生的绝对值更小的故障，而这些重要变量的很小故障通常又对系统的安全和稳定起着非常关键作用，若不能及时将其诊断并排除就会导致设备甚至整个系统不能有效的正常运行，甚至会造成灾难性的事故。因此，基于系统各变量依据其对系统安全和稳定所起的重要性对它们进行相对化变换后，提出了一种新的信息增量矩阵的故障诊断方法。新方法首先对采样数据进行量纲标准化；其次根据各变量在实际生产过程中的重要程度，在系统能量守恒的准则下，给各变量乘上相应的比重因子；然后通过相邻特征矩阵做差运算建立起随时间变化的实时信息增量矩阵序列；再后定义并计算基于局部采样数据信息的信息增量均值和动态阈值，建立其相应的故障检测方法；最后利用仿真实验对新方法的有效性进行了验证,得出了在保持能有效检测出原有故障的同时，又能检测出原系统一些虽然较小但却起重要作用的变量所发生的故障这一结论。
  • 摘要：本文分别从全局控制目标和局部控制目标讨论了离散事件系统分散监控器的无死锁特性。首先，对于全局控制目标，基于离散事件系统中的分散监控的存在性条件，通过验证全局控制目标是否满足无死锁语言的定义，进而获得无死锁分散监控器存在的判别条件。之后，为了将该判别条件推广到局部控制目标的判别，提出了局部可控性条件与全局控制目标的可控、可观性条件的蕴涵关系，进而可以利用局部控制目标获得分散监控器，再通过在局部控制目标之间定义映射不变关系，建立局部控制目标的无死锁性与全局控制目标的无死锁性的联系，进而获得利用局部控制目标获得无死锁分散监控器的存在性条件。
  • 摘要：火力单元机组协调控制系统是一个多变量、强耦合的控制系统，具有非线性、耦合和延迟等特性，其性能直接影响单元机组运行的安全性和经济性。为了有效解决火力单元机组协调控制系统的耦合特性和动态非线性，文中设计了基于多模型和支持向量机(SVM)逆系统的解耦控制方法，并进行了相应实验研究。在文中针对一个300MW单元机组的试验仿真模型，得到单元机组在5个典型工作点的线性化模型，然后对每个线性化模型分别设计SVM逆模型及其动态PID控制器，进而用模型线性组合成多模型全局控制系统。通过加权多项式选取合成的多模型控制方法，可以解决负荷大范围变化引起的非线性问题；支持向量机与逆系统的结合能很好地解决非线性系统的强耦合问题。仿真研究证明了这种控制算法设计的有效性和优越性。
  • 摘要：针对复杂工业过程建模与仿真设计的特点和要求, 设计并实现了一套面向典型过程控制的集组态, 仿真和监控一体化的可视化实时仿真系统. 系统结构主要包括前台用户操作, 中间数据通信和后台仿真计算3部分, 采用面向对象和模块化的设计思想, 通过VC++编程, 将组态界面和原理界面与Simulink仿真模型整合在一起, 实现了工艺流程组态图和原理图的可视化, 仿真计算, 曲线显示和与外部PLC实时通讯等功能, 可供控制系统的生产过程模拟, 半实物实时仿真, 参数设置以及工艺流程学习等. 测试表明, 系统运行稳定, 操作简单, 界面美观, 通用性强, 易于二次开发.
  • 摘要：针对变负荷的多工况过程，提出了一种基于分段主元分析的监控方法。对于稳态工况，直接利用历史数据建立不同负荷下的主元监控模型。对于工况之间的过渡过程，根据先验知识可将其划分为跟踪时段和调节时段。在两大时段内分别将训练数据细分为多个子时段，进而在每一子时段内设定参考轨迹，利用训练数据与参考轨迹的残差建立主元监控模型，并采用改进的层次聚类算法合并特性相近的时段。在线监控时，根据负荷设定信息判断过程所处的工况，再选择相应的主元模型进行监控。在Alstom气化炉中的应用结果表明，该算法不仅能够避免传统多模型监控方法在工况过渡时出现的大量误警，也能在过渡过程中实现准确的故障检测。
  • 摘要：该文中以色谱分离过程的平衡-扩散的速率模型为基础，运用隐式差分法研究开发模拟移动床模型数值求解的软件平台，其整个过程都是采用稀疏矩阵进行运算从而使仿真时间大大减少,为以后的系统优化、分离性能的研究提供了良好的基础。仿真结果表明：隐式差分法得到的数值结果与实验结果吻合较好，可以作为实际的色谱分离的操作试验的指导。
  • 摘要：本文研究具有线性时变扰动的多变量控制系统性能评价的方法。通过将时变扰动分为三类定常扰动，进而构造一个加权的性能指标，权值矩阵与不同扰动类型和优先级相对应。在指定合理的输出方差后，运用对角关联矩阵方法明确计算出广义多变量系统闭环输出方差的上下限值。经过ITAE寻优得到最小输出方差下的控制器参数，并给出可实现的最优控制器模型。仿真实例证明了该方法计算的简便性和有效性。
  • 摘要：高炉料面温度是反映高炉炉内煤气流分布的重要手段，对高炉操作有重要的指导意义。本文针对高炉料面温度难以准确检测的问题，提出一种基于多源信息可信度的高炉料面温度在线检测方法。首先根据高炉三种异类检测信息的各自特点分别估计料面温度；然后采用可信度理论通过融合单一信息的估计值计算高炉料面温度。在某钢铁企业2200m3高炉应用结果表明，该方法能够准确检测高炉料面温度，为复杂冶金过程状态检测提供了新的解决思路。
  • 摘要：随着节能降耗技术的要求越来越高，大功率感应加热炉技术在钢铁热连轧系统中应用越来越广泛。本文利用西门子PLC实现对大功率感应加热炉的自动控制，以实现对钢铁热连轧的温度分布控制要求。论文详细介绍了PLC的硬件设计、系统的控制方案、温控策略流程图等方面。现场应用证明，本系统大大降低了系统整体能耗。
  • 摘要：传统的基于多元统计过程监控方法都是假设过程处于单一工况下，而随着进料负荷、产品组分等过程参数的改变，生产过程的工况也随之改变，传统方法便不再适用。本文针对工业过程中的多工况监控问题，提出了一种基于多模型外部分析和Greedy-KP1M的多工况过程监控方法。首先针对传统外部分析方法描述能力不足的问题，用多模型局部建模代替单一模型来获得更好的描述能力，同时获得监控残差，通过对残差进行监控从而去除多工况的影响，进而将核单簇可能性聚类(KP1M)用于对残差的监控上。该方法拥有和支持向量数据描述(SVDD)相当的监控效果，但计算复杂度却远远小于SVDD。同时，采用Greedy方法提取特征样本，进一步降低了算法计算复杂度。最后将上述方法应用在TE模型和乙烯裂解炉的监控上，结果证明了该方法的有效性。
  • 摘要：针对间歇过程的非线性和动态性，给出了一种将动态核主元特征提取和单类支持向量机分类相结合的故障检测方法BDKPCA-OCSVM。利用核的方法提取过程的非线性特征，通过构建ARMAX时间序列模型提取过程的动态性特征。建立OCSVM统计模型，并构造统计量进行实时故障检测。
  • 摘要：模拟移动床(SMB)技术作为主要的吸附分离技术，近年来在石油化工、精细化工、生物医药和食品工业中得到广泛的应用。如何基于模拟移动床的机理数学模型进行优化，以提高模拟移动床分离过程的经济效益，是模拟移动床研究领域的热点问题之一。模拟移动床过程具有复杂的动态特性,例如,由于出入口切换带来的混杂、非线性以及延迟特性。另一方面,由于对过程干扰和系统不确定性的高灵敏性，使得模拟移动床过程在操作点处的鲁棒操作仍然是一个研究的重点。以模拟移动床过程为研究背景，在阐述其工作原理的基础上，通过对模拟移动床过程的不同分区情况以及柱配置情况进行研究，得到了模拟移动床模型的结构优化过程描述，然后通过在不同目标函数情况下进行优化结果的比较，说明模拟移动床过程结构优化的可行性，对进一步的控制方案设计具有一定的指导意义。以模拟移动床过程为研究背景，在阐述其工作原理的基础上，通过对模拟移动床过程的不同分区情况以及柱配置情况进行研究，得到了模拟移动床模型的结构优化过程描述，然后通过在不同目标函数情况下进行优化结果的比较，说明模拟移动床过程结构优化的可行性，对进一步的控制方案设计具有一定的指导意义。
  • 摘要：针对化工过程中的软测量样本具有按工况点聚类的特性，提出了一种基于模拟退火算法(SA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的多模型软测量建模方法。采用基于SA的核模糊C均值聚类算法(KFCM)对训练样本进行分类，以改善KFCM聚类易陷入局部最优和对初始聚类中心敏感的缺陷。在此基础上，用LSSVM算法对各类样本分别建立子模型。测试样本根据相似度进行归类，并用所属子类的模型进行预测输出。对聚丙烯熔融指数的仿真结果表明，该算法的回归精度和泛化能力有了较大提高。
  • 摘要：随着炼油厂对氢气的需求量不断扩大，氢气系统已成为炼油厂的重要组成部分。炼油厂氢气网络的优化设计既要实现总成本最小的经济性目标，还要保证各种工况下氢气系统的安全稳定运行。针对炼油厂氢气系统不断变化的工况和氢气需求，提出了炼油厂氢气网络柔性优化策略，建立了多工况下的氢气网络柔性优化混合整数非线性规划(MINLP)模型，并对优化模型进行了线性化处理，采用优化建模工具Lingo建模求解。采用本文提出的柔性优化策略对某炼油厂氢气网络进行了柔性优化设计，与炼油厂的原始氢气网络对比表明，柔性优化后的网络可操作性强且具有较好的柔性调节能力，既节省了大量的运行成本，又为各种工况下氢气系统的安全稳定运行提供了保障，对实际炼油厂氢气网络的优化管理起了指导作用。
  • 摘要：岩心扫描技术的出现对岩心图像的保存和有效管理含有重大意义，本文首次提出自动调焦和相机、光源角度自调整平台；为获得高质量的岩心全景图，本文采用改进的Harris检测岩心图像角点并生成其角点向量，再运用简化SIFT的特征描述，最后利用马氏距离进行特征匹配和加权平均进行岩心图像的融合，实验结果表明此算法具有良好的适用性和较好的实用性。
  • 摘要：根据德士古水煤浆气化工艺的操作特性和装置特点，采集实际工业运行数据，基于Aspen Plus软件平台，建立了气化炉和水洗过程的模型，模拟结果与实际生产较吻合。基于所建立的模型，进行了水煤浆浓度、气化反应温度对气化结果的灵敏度分析，并讨论了过程的节水，分析了高温汽提冷凝液对废水排放与合成气水汽比的影响。结果表明：在现有工况下，提高水煤浆浓度和反应温度，有效合成气收率会提高；适当减少高温、汽提冷凝液，有利于装置的废水排放和提高合成气水汽比。
  • 摘要：本文设计了一种基于故障树的专家系统结构，建立了电梯系统的故障树模型和专家诊断知识库，提出了一种基于故障树专家系统的电梯故障诊断方法，开发了基于该方法的电梯故障诊断实验平台。该方法通过对电梯系统故障树模型进行分析提取故障树最小割集及最小割集重要度，并作为诊断规则并存入专家系统知识库，运用基于故障树最小割集重要度的推理机实现故障树与专家系统的交互操作，最后完成诊断并输出结果。实验表明,该方法较好地解决了专家系统知识获取难和知识完整性差的问题,实现了电梯故障的快速准确诊断。
  • 摘要：基于反馈学习的粒子群算法(FLPSO)是一种自适应学习的种群智能算法。该算法引入控制反馈的思想，通过粒子的适应度值自适应地分配给每个粒子不同的学习因子以及向其他粒子学习的学习概率。其具有快速收敛，全局搜索的性能。本文将FLPSO 算法引入极值搜索算法中，并且采用Zhang与Ordonez的参考跟踪控制中的方法使控制输出值较为平稳并且系统性能输出函数具有渐进收敛的特性，改善利用格拉姆矩阵控制方法设计的极值搜索控制算法具有的输出震荡的问题。基于FLPSO算法的改进性能，改进了基于基本PSO算法在极值搜索控制算法中的性能。文章最后对于基于PSO算法的极值搜索在实际应用所需解决的问题进行了分析，并且指出了PSO算法进一步的研究方向。
  • 摘要：在塔式太阳能热发电系统中，提高定日镜的追日精度、减少光斑在接收器上的溢出率是提高太阳能的收集效率的有效手段。减小定日镜的追日控制周期，将提高定日镜的追日精度和降低光斑的溢出率，但这将会引起定日镜场自耗电的增大、镜场运行成本增加和缩短定日镜的使用寿命。为了解决上述问题，本文以塔式太阳能热发电系统中的定日镜为研究对象，根据太阳运动规律及定日镜与光斑接收面之间的光学成像关系，对定日镜位置、反射光线在接收面上的光斑位置及控制周期之间的关系展开了研究。通过大量的仿真计算，提出了最佳控制周期的镜场优化控制策略，进一步得出了定日镜场的优化设计布局方案，仿真结果表明了上述方法的有效性。
  • 摘要：在近邻传播聚类算法基础上提出了基于偏向参数p可变的分簇路由算法CPAP，该算法针对异构无线传感器网络的特殊背景，改变AP算法偏向参数p的常规设置方式，综合考虑能量、距离因素解决分簇问题；另外，分析了算法中K参数的影响，取得其近似最优值。仿真结果表明：CPAP与PECBA相比，第一死亡节点出现时间推迟了28.5%，将更多的能量用于网络开始死亡之前，提高了网络的能量利用率。
  • 摘要：本文系统总结了作者二十多年来针对火电厂单元机组协调控制系统所进行的研究和应用工作。通过将被控对象的直接能量和质量平衡机理与先进控制技术有机结合在一起，形成和完善了一种实用有效的系统设计和工程应用方法，有效解决了具有时变、非线性、大滞后和强耦合特征的复杂热工对象的优化控制问题。
  • 摘要：为了利用过程数据实时监控模型预测控制器的性能，提出一种基于协方差预测残差的性能监控方法．首先在分析模型预测控制器优化函数和控制结构的基础上，构造包含预测误差、控制量和过程输出的监控变量集，然后利用滑动时间窗口建立基于协方差的实时性能评价指标．针对协方差指标缺少控制限的问题，建立实时协方差指标的时间序列模型，根据协方差指标的预测误差检测MPC性能下降．进一步利用基于数据集相似度的性能诊断方法确定性能恶化源．最后通过Wood-Berry二元精馏塔上的仿真研究验证了所提方法的有效性．
  • 摘要：针对烟叶烤房温度控制所具有的模型不确定性、时变性以及非线性、大滞后等特点，结合燃气供热温度控制的特点，论述了一种简单易行的温度模糊控制算法。实际应用表明，算法对烤房温度的控制精度高、响应速度快、跟踪性能良好，符合烟叶烤房温度控制的技术要求。

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