神经元网络软测量技术的进展

软测量技术已经在过程控制理论研究和实践中产生了广泛的影响，但是目前尚未形成系统的理论。近年来神经元网络软测量技术有了一定发展，在训练算法和建立模型方面都取得了可喜的进展。讨论了近年来神经网络软测量技术的一些研究新进展，并介绍了其与控制技术、计算机通信、虚拟仪器及WWW结合的应用实例。     

基于神经网络的软测量技术及应用

软测量是一门新兴的工业技术，它借助现代估计理论构造模型推断出工程上难以检测的变量。本文提出了基于径向基函数神经网络（RBFNN）的软测量技术，并且结合工艺机理分析和过程数据关联，对其在轻柴油凝固点软测量的应用进行了研究。结果表明，RBFNN的良好的非线性动态建模能力使其在软测量中具有很大的应用潜力。     

工业软测量模型结构与输入变量选择的研究

针对过程工业中难以直接测量的变量建立其软测量模型,对于实现关键指标的在线监测和实时控制具有十分重要的意义.变量的选择直接关系到神经网络软测量模型的预测性能,针对现有输入变量和网络结构选择方法在工业应用中的不足,提出了一种基于敏感度分析的方法来确定网络输入变量集和前馈神经网络隐含层节点个数,并建立了高密度聚乙烯(HDPE...     

基于改进模糊神经网络的软测量建模方法

提出了一种改进的模糊神经网络软测量建模方法，采用规则化的平均输出隶属度函数作为模糊基函数进行反模糊化运算；在训练网络时,部分参数采用Levenberg-Marquardt算法来训练，另一部分采用一阶梯度下降法．最后用该建模方法建立了聚合反应中熔融指数的软测量模型，并与一般的模糊神经网络软测量模型进行比较．结果表明改进的模糊神经网络对初始值的选择不敏感,具有很好的收敛性，同时还能达到指定的预测精度，很适合工程应用．     

基于RBF网络的变风量空调送风量软测量研究

房间温度控制是变风量空调系统的重要控制环节之一,而对房间温度进行控制就需要通过末端风阀控制送风量;首先介绍了软测量技术以及RBF神经网络的原理,其次根据以上两种理论,结合影响房间送风量最重要的两个因素:风机变频器控制信号和末端风阀开度,对送风量进行软测量研究;最后,运用MATLAB的神经网络工具箱函数建立软测量模型,对其进行了仿真;仿真结果表明,RBF神经网络相比BP网络其送风量软测量模型具有更高的准确度;因此,在变风量空调运行的过程中,可以利用软测量技术动态监测风量传感器的运行状况,并实现传感器故障状态下对送风量参数的估计.     

基于过程神经网络的污水处理软测量算法研究

过程神经网络是传统神经网络的拓展，它的输入是与时间有关的函数和过程。过程神经元增加了一个对于时间的聚合算子，使网络同时具有时空二维信息处理能力。从而更好地模拟了生物神经元的信息处理机制。污水处理过程是一个与时间有关的过程，将过程神经网络引入到污水处理软测量中是一种新颖的软测量预测算法。在对基于正交基展开的过程神经网络算法的污水处理软测量仿真研究的基础上，通过分析原网络收敛速度慢等问题，借鉴传统BP的改进算法，在原算法的基础上提出两方面的改进，仿真取得较好的训练结果。     

模拟移动床过程的软测量建模仿真研究

模拟移动床色谱作为主要的现代吸附分离技术,近年来在石油化工、精细化工、生物制药、食品加工等领域的复杂混合物分离过程中得到越来越多的应用。模拟移动床系统是一种具有强非线性、强耦合、混杂性、分布参数等特征的复杂工程系统,其建模问题一直受到广泛关注。本文提出用神经网络与遗传算法结合的混合建模方法建立SMB色谱分离过程4区流量与组份纯度的软测量模型。为了解决RBF神经网络训练时隐含层节点数选取无依据,只能依靠反复仿真尝试的问题,提出将混合递阶遗传算法与RBF神经网络结合,建立SMB色谱分离过程软测量模型,以较高的精度实现了SMB组份纯度软测量,通过仿真验证了方法的可行性。     

基于BP神经网络的电机转矩软测量研究

本文将在化工领域广泛使用的软测量技术应用来进行异步电机转矩测量。根据感应电动机的数学模型，提出了仅用葶于神经网络的电机定子电流的电磁转矩辨识方法，实现异步电机转矩的软测量。用改进的BP算法对神经网络进行学习和训练，构建了适合电机转矩观测的多层前馈神经网络，仿真研究表明：基于神经网络的电机转矩辨识模型具有良好的性能。     

基于文化算法的神经网络及其在建模中的应用

在深入研究文化算法和神经网络相关文献基础上,针对神经网络建模的特点提出了一种训练神经网络的文化算法流程构造文化神经网络,并将该网络用于乙烯精馏塔产品质量软测量建模.通过训练与泛化能力的比较分析,结果表明基于文化神经网络的软测量模型具有良好的性能和较好的应用前景.     

基于神经网络的通用软测量技术

基于神经网络的通用软测量技术１）王旭东邵惠鹤（上海交通大学自动化研究所上海２０００３０）关键词软测量，ＲＢＦ神经网络，竞争学习，精馏塔．１）国家自然科学基金资助项目．收稿日期１９９６－１２－０３１引言目前建立软测量模型有多种方法，但是还缺乏通用性，通...     

关于分程控制系统的研究

在石油化工生产过程中,为了满足特殊工艺的要求,分程控制系统得到越来越广泛的应用。本文对分程控制系统的工作原理进行了介绍,并对如何采用阀门定位器实现“硬分程”,在DCS@通过组态实现“软分程”进行了分析。     

动态数据校正提升孤岛微电网频率控制性能

在复杂的工业生产过程中,控制系统不可能工作在理想状态,其总会受到外界的影响,比如,在对反馈信号进行测量时,控制系统不可避免的会受到测量噪声的影响。为了降低测量噪声的影响,通常会使用各种各样的滤波技术以提升控制系统的性能。本文以微电网的频率控制系统为研究对象,考虑了当反馈回路有高斯分布测量噪声和非高斯分布测量噪声的两种情况,针对这两种测量噪声信号在模型中引入了动态数据校正滤波技术,分别对比了有无使用动态数据校正滤波技术时电网的频率偏差的方差大小,以此验证了动态数据校正滤波技术在微电网反馈控制回路中可有效抑制测量噪声的影响从而提升微电网频率控制性能。     

基于组态软件和仿真软件的层流冷却实验平台

针对热轧层流冷却过程的自动化系统及优化控制算法难以在实际运行环境中进行充分的调试和验证、基于仿真软件发的实验平台则脱离工业实际的监控与运行环境、购买硬件控制系统进行实物/半实物仿真价格昂贵等问题,本文提出了采用组态软件、工业控制器模拟软件、仿真软件混合编程开发层流冷却虚拟实验平台的方法。该平台采用C#语言开发参数优化子系统、组态软件开发管理监控子系统、工业控制器模拟软件运行回路控制程序、MATLAB软件开发对象模型子系统,通过OPC软总线等技术实现了各个子系统的无缝连接。本文最后采用实际工业数据验证了平台的有效性,表明其广阔的应用前景。     

基于DSP的语音识别在智能楼宇系统中的应用

随着DSP技术的发展,中小词汇量连续语音的实时识别已经被广泛应用到日常生活中,本文提出了一种基于TMS320VC5410的小词汇量的语音识别实时系统,对以TMS320VC5410为核心的系统硬件设计进行了研究,阐述了系统的结构。文章分析了系统的工作过程,引用已有的算法进行软件系统设计,软件模块包括预处理、端点检测、特征提取、模式匹配等。最后把此系统应用到智能楼宇系统中去,实现了对智能楼宇更加及时、方便的控制。     

软测量技术及其在过程检测与控制系统中的应用

随着检测与控制系统日趋复杂以及计算机技术的发展．软测量技术的研究及其应用受到了广泛的关注。本文介绍了软测量技术的产生、发展及其应用，探讨了软测量技术的原理．并对软测量技术的主要相关因素进行研究，分析了软测量技术对检测和控制系统的影响。     

基于模糊控制技术的分布式入侵检测系统

模糊控制技术在工业控制等众多领域已得到了广泛的应用，其理论和技术已经较为成熟。为进一步提高网络系统的安全性，将模糊控制理论应用于分布式入侵检测系（distributed intrusion detection system，DIDS）中，并设计出具体的应用数据模型。通过模糊控制技术的引入，可有效提高分布式入侵检测系统的预报可信度和系统的辅助决篆能力。     

基于GA-RBF网络的乙烯裂解炉在线操作优化

基于OPC技术实现过程数据的实时采集,并对所需变量进行数据滤波与异常检测,再利用RBF神经网络建立乙烯裂解炉过程多输入多输出(MIMO)裂解产物收率在线软测量模型以及模型校正方法,以乙烯和丙烯收率之和最大为目标,基于遗传算法对RBF神经网络模型进行操作优化,得到裂解过程的最优操作条件以指导生产.实际的工业应用表明,该方法提高了乙烯和丙烯的收率,具有良好的适应性和稳定性,对实际生产有重要的指导意义.     

负载台电液时变加载系统研究

该文在深入剖析运载火箭姿控系统仿真专用设备负载台加载系统的基础上,将现代计算机控制技术和液压控制技术相结合,研究和解决了负载台时变加载的关键技术问题,使半实物仿真进一步逼真化、通用化。     

基于改进的BP网络误差修正的广义预测控制

该文利用预测误差的历史数据，基于改进的BP神经网络，对系统的建模误差进行预测。该网络采用了修正激励函数的BP算法，预测性能好，能够克服标准BP算法中Sigmoid函数的不足，加快了网络的学习速度。并将其与模型预测相结合构成广义预测控制算法，有效地克服了模型失配的影响，提高了控制的速度，同时引入控制增量增益，利用这个自由度来提高闭环的稳定鲁棒性。仿真结果表明了该算法的有效性。