乙烯精馏系统-脱丁烷塔智能操作优化

针对乙烯精馏过程,本文提出在线优化结构模型.为了避免复杂精馏过程建模和与大型流程模拟软件接口程序的时间延迟,提高模拟运箅速度,该模型结合神经网络的学习功能,用于精馏过程的模拟计算.采用改进的遗传算法,实现乙烯数字工厂中脱丁烷塔的在线优化系统,算法引入模式搜索技术和加速策略,满足在线优化的时间和精度要求.计算结果表明,该法具有运算时间短、收敛快的优点,能够满足在线优化的要求.同时,为该优化模型拓展到其它工艺过程提供参考.     

基于Cape-Open标准的复杂精馏塔单元模块开发

精馏过程模拟计算是化工过程模拟的重要组成部分,其单元模块开发具有重要意义。为实现基于Cape-Open标准的复杂精馏单元,首先要定义复杂精馏塔的功能,建立精馏过程的数学模型,并根据新松弛法与三对角矩阵泡点法的联合算法建立其数学模型并完成相应的数学模型求解算法;其次,基于Cape-Open标准,采用C++语言与COM组件将数学模型、求解算法和用户界面分别封装到各自类中。最后,通过两组极性体系的精馏实例对所开发模块进行验证,分别经过10次迭代和7次迭代求解后达到收敛精度。将各塔板温度、汽液相组成等计算结果同过程模拟软件Aspen Plus对比、分析并得出结论。所开发的复杂精馏塔单元模块可以较好的计算塔内各平衡级的组成、流量和温度分布,表明该精馏单元模块所求得的结果是可靠的。     

语音信号同伦非线性模型分析理论与算法

提出了一种基于同伦理论的语言信号非线性模型分析理论与算法,具有计算量小、 稳定性强、收敛性好等一般非线性模型分析方法所没有的优点,同时保持了线性模型的简单 性与通用性.实验结果证实了该方法的有效性.     

丙烯酸甲酯合成体系中醋酸甲酯的分离研究

针对丙烯酸甲酯合成过程中存在的醋酸甲酯-甲醇-丙烯酸甲酯-水-三聚甲醛五元混合体系,提出了连续减压精馏回收醋酸甲酯工艺。采用Aspen模拟软件对该工艺进行了过程模拟和优化,得到了优化的操作工艺参数(进料位置、塔板数、回流比等),实现了醋酸甲酯的有效分离。同时,也对该体系分离过程进行了小试实验研究,实验结果表明,实验值与模拟值相吻合,从而进一步验证了模拟的可靠性,本研究为该工艺的工业化分离提供了重要的指导。     

Ponchon-Savarit法模拟精馏的过程

根据汽液平衡数据和相关的气相焓和液相焓数据,利用插值和迭代法模拟精馏过程,用Ponchon-Savarit法计算精馏过程,先根据物料衡算方程、组分衡算方程和焓衡算方程,利用迭代法精算每一块塔板上的汽液组成、汽液流量以及回流量,再分别计算塔顶冷凝器、精馏段、进料板、提馏段、塔底再沸器。在Visual C++环境中,采用面向对象的方法自行设计出精馏模拟软件,通过苯-甲苯二元混合物的研究,证明该法可用于模拟精馏过程,模拟效果较好。     

平面连杆变幅机构轨迹综合遗传退火优化算法的研究

基于遗传和模拟退火两种算法的优点,提出了一种遗传退火耦合算法,并将该算法用于平面连杆变幅机构的轨迹优化,数值实验表明,该算法具有群体搜索、在有限遗传代数内以较大概率搜索到全局最优解等特点,同时,在求解连杆曲线非线性方程组中引入同伦算法,使算法具有大范围收敛性,从而保证了优化过程的稳定收敛。     

前馈神经网络的一种非线性同伦综合学习算法

本文考虑到同伦论中采用零点路径跟踪算法时不同的同伦路径对计算速度的影响，将其应用到多层前向神经网络能量函数极小点的路径跟踪算法中，提出了一种改进的同伦ＢＰ算法一非线性同伦ＢＰ算法，其次，提出了将其与其它改进的神经算法综合作用的新算法，既能快速收敛，又能较大地提高其避免陷入局部极小的能力，收到很好的训练效果。本文的理论分析和计算机仿真实验表明了这些结论的准确性和有效性。     

同伦交替迭代法在双指数拟合中的应用

通过引进同伦法,改善了交替迭代法对初值的依赖性,使得大范围收敛成为可能,从而提高了算法的通用性和稳定性,可有效地应用于工程实际。     

基于同伦方程的交叉熵BP算法

提出一种建构在同伦方程基础上的交叉熵BP算法,在原有的交叉熵函数基础上,通过同伦方程的参数逐步调节权值,使收敛达到最佳效果.同时其激活函数采用广泛意义的函数,有利于拓展函数使用空间,并结合动量项使收敛效果更佳.实验结果表明,改进后的算法与原始的加动量项算法相比有较好的收敛速度,陷入极小点的几率也大为降低.     

缔合体系精馏过程模拟软件开发

建立了缔合体系相平衡模型,并对含缔合组分汽相焓进行了校正,液相用NRTL、Wilson方程修正其非理想性计算出的汽液相平衡数据及焓值,用于缔合体系多股进料精馏模拟取得了满意的效果。本软件采用三对角矩阵法求解精馏过程的MESH方程组,用Visual Basic 6．0开发出缔合体系精馏模拟软件,同时软件也包括了一般体系的多元复杂精馏模拟。     

一种基于相似度分析的主题提取和发现算法

试图从另一个角度来考察主题提取算法HITS,即提出一种基于相似度的链接分析模型来观察主题提取的过程.通过给出一种一般化的相似度定义,提出了一种仅使用链接分析来改善主题提取的质量的主题提取算法.同时,还将主题发现的功能也结合到了算法的框架中.通过该功能,用户可以搜索到次流行的主题.实验结果显示了这一新算法的两个优点:不必使用内容分析即能改善主题提取的质量以及能够进一步发现在查询结果中显现出来的不同主题.     

三相四开关并联型APF的SVPWM调制算法研究

对三相四开关并联型APF基于空间矢量脉宽调制（SVPWM）技术的指令电流调制算法进行了研究。首先分析了SVPWM调制算法的一般原理,然后在三相六开关SVPWM调制算法的基础上,提出了一种适用于三相四开关并联型APF的SVPWM调制算法,分析了三相四开关并联型APF的SVPWM调制算法与三相六开关之间的区别,利用MATLAB对其进行建模和仿真,验证了该SVPWM调制算法的可行性与有效性。     

改进的Web链接主题提取算法

HITS算法是影响相当广泛的链接分析算法.但是,深入的研究表明,它很容易产生主题漂移.而HITS算法产生主题漂移的很大一部分原因在于页面被投影到错误的潜在语义基上.提出一种基于权值调整的超链主题提取算法(weighted adjustments based hyperlinks topic distillation),先在获得根集的过程中,用改进的权值进行相似度计算,得到相对更为准确的个性化根集,再利用HITS算法计算Web页面的权威值和中心值.实验结果表明,基于权值调整的超链主题提取算法可以很好地改善HITS算法所导致的主题漂移问题,更适合于Web查询的需要.     

用序贯模块法模拟多组分完全复杂的精馏流程 （Ⅰ）模型与算法策略

本文基于序贯模块法开发了对由多个侧线汽提和／或侧线精馏塔构成的复杂精馏流程的模拟算法．针对所涉流程及序贯模块法的特点，采取了多种加速收敛的策略，这些策略能够显著地改善模拟算法的收敛性能，从而提高其收敛的速度和稳定性．     

基于矩阵变换器的通用三相可控整流器研究

基于三相交-交矩阵变换器(AC/ACMC)的拓扑结构,扩展得到一种三相可控整流器(AC/DCMC)的拓扑结构。该整流器具备三相AC/ACMC的一系列优点,是一种通用的三相可控整流器。其应用场合包括AC/DC电动机传动、直流励磁、有源电力滤波、功率因数校正等许多领域。本文采用空间矢量算法进行了仿真。仿真结果也验证了理论分析的正确性。     

基于状态观测器的表贴式永磁同步电机谐波参数辨识

建立了考虑转子永磁体磁链和定子电感谐波分量的表贴式永磁同步电机数学模型,对其进行简化分析处理.基于理论分析法,对三相反电势(counter electromagnetic force,EMF)测量值进行快速傅立叶变换(fast Fourier transformation,FFT)分析,得到三相反电势谐波分量,用以计算dq轴上的转子磁链6次和12次谐波分量幅值;在此基础上,设计基于Lyapunov稳定性理论的状态观测器对dq轴上的定子自感和互感6次谐波分量幅值进行辨识.实验结果验证了本文谐波参数辨识算法的有效性和实用性.     

精馏过程动态机理模型建立

为了实现精馏过程的动态优化和先进控制,必须解决精确的动态数学模型的建立问题.本文介绍了精馏过程动态机理建模的方法,该模型的特点是考虑每块塔板温度、压力、汽相流量、液相流量、汽相浓度、液相浓度和持液量的动态特性,并且,利用正交配置方法离散模型方程,利用牛顿一拉夫逊方法解模型方程,研究结果表明该模型精度高,误差小于3%,适合于精馏过程的动态优化和先进控制策略研究.     

Web信息检索中主题精选算法的研究与改进

搜索引擎是目前最主要的Web信息检索工具,然而它的效果还不能令人满意。基于Web链接结构的主题精选算法的链接分析迭代往往会收敛于链接图中与查询主题不太相关的紧密交织区域(TKC),从而导致主题偏移。笔者对经典主题精选算法HITS的分析表明该算法还有给不同的Web站点规定了不平等的影响权重以及不能满足用户多粒度的信息需求等缺点。文章在分析主题精选算法研究的基础上针对其不足提出了改进算法g-HITSc,实验表明该算法是合理和有效的。     

Poitín: Distilling Theorems From Conjectures

In this paper, we describe a new fully automatic theorem prover called Poitín which makes use of a novel transformation algorithm called distillation to prove input conjectures. The input conjectures are defined in a functional language and are transformed using the distillation algorithm. The result of this transformation can be easily inspected to see whether the original conjecture is true. Possible divergence of the transformation algorithm is detected, and this information is used to perform generalizations to ensure termination. We give several examples of the application of the theorem prover, and compare it to related work.     

Order estimation of multivariable ill-conditioned processes based on PCA method

Ill-conditioned multivariable processes exhibit significantly strong interactions among system variables and large gain directions from the system inputs to the outputs, which makes the identification and control a challenging task. The objective of this paper is to develop an order estimation algorithm for model identification of ill-conditioned processes using subspace methods. In this paper, the order is determined from noise-corrupted samples with high accuracy based on the principal component analysis (PCA) method. To excite each direction in the ill-conditioned process, test signals are designed carefully based on the system characteristics. Using the PCA modeling, the model prediction error is first reconstructed, and the Akaike Information Criterion (AIC) is then used to examine the modeling error bound and thus to determine the process order. A new weighted direction variable is proposed to strengthen the interactions along the small gain directions, thus improving the identifiability and accuracy of the ill-conditioned model. The effectiveness of the proposed method is confirmed by an application study on a high purity distillation column process under noise conditions.