汽轮机热耗率多模型建模方法研究

针对汽轮机热耗率难以准确计算的问题,提出了核模糊c均值与混合蛙跳算法优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的汽轮机热耗率多模型建模方法,用来计算不同工况下的热耗率。该方法利用核模糊c均值算法对热耗率数据聚类,采用5折交叉验证平均误差作为LS-SVM参数选择的适应度值,利用混合蛙跳算法优化参数并建立局部模型,采用开关切换得到模型输出,以此实现热耗率的多模型建模。与单一的LS-SVM模型和BP网络热耗率预测模型比较,结果表明该多模型方法有更高的预测精确和更好的泛化能力,能更准确地计算汽轮机热耗率。     

基于模糊神经网络的气化炉反应速率建模研究

本文从人工神经网络的基本原理出发,将其学习算法与模糊逻辑理论结合,构建模糊神经网络结构,采用减法聚类完成对模糊神经系统的结构辨识。从各组输入量和输出量中确定模糊规则数目,给出规则中参数的确定方法,并用误差反传法优化相关参数。最后用此方法对气化炉的反应速率建立软测量模型。实验仿真结果验证了该模型运算性能良好,而且能满足对建模精度的要求。     

氯碱工业盐泥综合利用的模糊优化模型及应用

在氯碱工业生产过程中,处理副产品盐泥的最理想办法是将盐泥综合利用,生产盐泥的下游产品。应用模糊理论,建立了盐泥下游产品选择的基于可信性测度的模糊机会约束目标规划模型,并采用两种方法对模型进行求解。当模糊变量是三角模糊数时,将模糊模型转化为确定意义下的清晰等价模型进行求解;在模型推导的过程中,提出了一个引理和一个定理,并给出了其详细的证明过程。对于那些无法转化为清晰等价形式的复杂情况,设计了一种基于模糊模拟的遗传算法,并给出了详细的模糊模拟和遗传算法的步骤。最后通过实例分析证明该建模思想和算法的可行性和有效性。     

基于模糊逻辑的舰船维修经费预测

针对多输入、单输出的复杂非线性系统，基于Takagi-Sugeno模糊规则给出了一种系统预测模型，分别用模糊C- 值聚类算法和线性回归方法导出模型参数。利用该模型对舰船维修经费进行了预测，并进行了精度分析。     

一种视频序列的背景提取算法

针对传统背景提取算法的不足,提出一种新的视频序列背景提取方法。根据高斯分布建模图像每个像素位置背景,判断观测值是否和背景匹配,据此决定采用递推更新背景或是批处理更新背景。若高斯分布模型判断观测值和背景模型匹配,则更新高斯模型参数,并使用最小二乘法递推更新背景;对连续判断不匹配背景的像素则采取批处理方法更新背景。实验表明,和其它背景提取算法相比,该算法提取的背景效果好,能有效去除噪声和消除前景的运动模糊。     

面向订单的生产计划与调度的综合优化

研究了一个多订单环境下的生产计划与调度集成优化问题,以实现准时生产为目标,综合考虑产品装配结构约束的订单任务计划与订单产品零部件的加工调度,采用直接面向客户订单的工序调度模式建立了计划和调度的综合优化整数规划模型.设计了带精英策略的蚁群算法作为该数学模型的求解方法,并通过对比试验为该算法选取最佳的搜索参数.实例仿真结果表明,所建模型的正确性以及蚁群算法求解该问题的可行性和有效性.     

HVAC系统的模糊预测函数控制器设计

针对暖通空调HVAC系统中由于存在高度非线性、时变特征以及扰动和不确定性等因素而难以控制的特点，提出基于Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型的预测函数控制器设计方法。该方法通过最小二乘辨识算法建立系统的模糊T-S模型，然后基于模糊全局线性化预测模型，采用预测函数控制算法设计系统控制律。仿真实验结果表明该算法是一种跟踪性能好、鲁棒性强的有效控制方法。与常规的PID控制器相比，该方法具有超调量小、调整时间短等优良的动态性能。     

基于模糊建模的球团密度在线测量

提出了一种在线测量球团密度的新方法.该方法以模糊技术为基础,综合考虑制团过程各因素对球团密度的影响,建立起球团密度的软测量模型.在软测量模型中,采用T-S模糊模型描述球团密度变化的非线性过程,并提出了一种改进的模型辨识算法,利用减法聚类法确定合适的聚类组数目,并用实数编码的遗传算法优化全局参数,从而获得了结构简单、具有较高精度的模糊软测量模型.根据此方法,设计了测量装置,并进行了现场试验,试验结果表明软测量模型输出与实验室测量值基本一致,平均误差较低.该方法较大地提高了制团的生产效率,为球团密度的最优控制奠定了基础.     

基于模糊联想记忆的SMT回流焊参数快速设定

回流焊温度曲线的输出特性是衡量SMT生产过程质量的重要指标。理想的输出曲线往往需要反复多次地调试输入参数才能获得,针对输入参数难以快速设定的问题,采用一种模糊联想记忆神经网络来描述回流焊过程的输入参数与温度曲线的输出特性参数的动态、非线性关系,利用fuzzyTECH模糊软件搭建模糊推论平台,以历史数据和工程师的操作经验为依据建立模糊规则库,然后以理想输出结果为依据,通过模糊推论算法来获得最佳输入参数。结果表明,该方法较试误法提高了参数设定的精确度,并显著缩短了回流焊的参数设定时间。     

基于模糊聚类和模糊支持向量机的湿法炼锌净化除钴过程建模

提出了一种基于模糊C-均值(FCM)聚类和模糊支持向量机(SVM)方法相结合的湿法炼锌净化除钴过程建模方法。该方法针对样本空间影响支持向量机泛化性能和样本数量影响计算复杂度的问题,首先采用模糊聚类将学习样本分类,然后在各个类的样本空间内采用模糊支持向量机进行训练,并对各支持向量机模型的输出加权作为过程模型的输出。以净化除钴过程生产数据进行实验验证的结果表明,该方法明显减少了模型的训练时间,模型具有精度高、泛化性能好等特点,可以用于净化过程的优化控制。     

Intuitionistic Fuzzy Petri Nets Model Based on Back Propagation Algorithm for Information Services

Intuitionistic fuzzy Petri net is an important class of Petri nets, which can be used to model the knowledge base system based on intuitionistic fuzzy production rules. In order to solve the problem of poor self-learning ability of intuitionistic fuzzy systems, a new Petri net modeling method is proposed by introducing BP (Error Back Propagation) algorithm in neural networks. By judging whether the transition is ignited by continuous function, the intuitionistic fuzziness of classical BP algorithm is extended to the parameter learning and training, which makes Petri network have stronger generalization ability and adaptive function, and the reasoning result is more accurate and credible, which is useful for information services. Finally, a typical example is given to verify the effectiveness and superiority of the parameter optimization method.     

生产调度的模糊建模方法研究综述

系统地总结了生产调度问题的各种传统建模方法, 并就模糊数学理论和传统建模及智能方法的结合, 综述了目前生产调度的模糊建模方法的研究进展和成果,提出了几个具有前途和代表性的关于这类问题的研究方法, 以期为这类问题的研究指出可行的道路和方向。     

大型旋转机械故障诊断专家系统ETHYLENE的理论研究

本文在模糊产生式规则的基础上引入了加权模糊连接算子的概念,并研究了征兆的类型。在此基础上,为旋转机械模糊诊断知识提出了一个灵活的知识表达方法——广义模糊产生式规则。在征兆类型的基础上引入了征兆认可因子的概念.利用这一概念来描述模糊蕴涵关系的语义,基于征兆认可因子提出了一个模糊推理算法。文中还给出了由基于这一广义模糊产生式规则和模糊推理算法建立的透平压缩机组故障诊断专家系统ETHYLENE得到的两个诊断结果。     

基于模糊控制的压电挠性梁的振动主动控制实验研究

针对压电智能挠性悬臂梁进行了基于模糊振动控制研究.首先推导了压电智能挠性悬臂梁的控制方程.基于查表法设计振动模糊控制器,并在此基础上运用了一种修正技术提高模糊控制精度,提出采用修正Fuzzy-PI双模控制方法,设置信号阀值实现Fuzzy控制和PI控制的切换,设计了挠性悬臂梁振动主动控制算法.建立了压电智能挠性悬臂梁的实验平台,采用提出的控制方法对悬臂梁振动进行实验研究,实验结果表明:振动被快速抑制,系统的动态、稳态性能方面优于普通模糊控制器.     

基于模糊综合评价法和着重加权法的水尺计重误差算法研究

水尺计重易受多种因素影响而产生误差。结合水尺计重的特点,采用模糊综合评价法与加权着重法设计出误差算法,实现输入风险指标值,就能获取该条件下水尺计重的误差。模糊综合评价法体现出水尺计重误差风险指标多因素、多层次以及部分指标难以量化的特点,而加权着重法则弥补了模糊综合评价法风险衰减的不足。基于模糊综合评价法与加权着重法的水尺计重误差算法可以计算出不同情况下水尺计重工作的误差风险,确保水尺计重误差低于0.5%的技术要求。     

基于多信号模型的系统测试性建模与分析

多信号模型是一种简单而有效的系统建模表示方法,已被美国QSI公司引入其TEAMS(测试性工程和维修系统)软件中,用于系统测试性分析和预计、可靠性分析以及故障诊断等。对基于多信号模型的系统测试性建模与分析方法进行深入研究,结合示例具体给出多信号模型的表示和建模,故障-测试相关矩阵以及未检测故障、模糊组、冗余测试、故障掩盖、故障检测率和故障隔离率等的具体分析过程和算法。算法分析结果与应用TEAMS软件分析结果相一致。基于多信号模型的测试性分析方法,虽然不能给出一个全面的测试性评定结论,并存在着不足之处亟待改进,但易于实现计算机辅助分析,对系统测试性设计工具的研发具有价值。     

基于层次模糊推理的施工机群动态调度方法研究

以Zadah的模糊数学理论为基础,结合决策融合技术提出了一种基于层次模糊推理的施工机群动态调度方法。与传统的单层模糊调度控制方法相比,该方法具有建模简单且可扩展性好的优点,同时避免了单层推理的维数灾难问题。将该方法应用于施工机群的动态调度系统中,按照生产情况对施工系统进行了建模仿真,仿真结果和调度实例证明了该方法的有效性和合理性。该方法为机群施工以及与之相似的生产施工的调度提供了技术框架。     

基于蚁群算法的中小手工制造企业人员调度

根据多品种、变批量的插单式生产的复杂特性,利用集群智能这种复杂系统建模手段研究中小企业生产线组建和人力资源调度过程。在将离散的生产单元运行特点与蚁群劳动分工模型进行对比分析的基础上,根据生产任务的要求和各个生产单元的负载不同重新设计工人的属性特征和员工间调配方案,实现了由计算机自动控制的自适应劳动分工模型。实验表明数字仿真结果大致与实际情况吻合。运行结果体现了非流水线手工作业生产中的劳动力分配的自组织自适应特征。     

区间数多产品多计划期生产计划问题的目标规划求解方法

针对多目标、多产品、多计划期和需求、生产费用、生产能力等参数不确定的综合生产计划问题进行了研究。引入区间数描述生产计划问题中存在的不确定性,建立了以生产成本最小和设备利用率最大为优化目标的目标规划模型。为求解模型,运用区间规划理论和基于区间序关系的可能度定义,实现了区间目标规划模型的清晰等价转换,并采用Lingo软件完成模型求解。该方法解决了传统不确定优化方法在获取概率分布和模糊隶属度函数较为困难的不足,能根据决策者的偏好以交互方式分析出不同置信水平对目标的影响,为决策者在不确定环境下进行生产计划决策提供理论依据。最后,通过算例说明方法的有效性和灵活性。