基于模糊T-S模型的非线性系统的H∞鲁棒容错控制

研究一类具有不确定和时滞的非线性系统的H鲁棒容错控制问题.采用T-S模糊模型来描述非线性系统,在系统执行器失效的情况下,建立故障矩阵模型;通过引进自由加权矩阵,基于Lyapunov稳定性理论和LMI(线性矩阵不等式)方法,给出系统H鲁棒容错控制器存在的充分条件,保证了系统的鲁棒稳定性,仿真实例验证了该方法的有效性.     

两台流水机器协调分解调度问题

研究钢管加工流程中一类新型两台机器流水车间调度问题,工件在第一台机器上加工后被分解成多个子工件.对于最小化最大完成时间的情况,给出一个多项式时间的最优算法;对于最小化最大完成时间与惩罚费用之和的情况,给出一个拟多项式时间的动态规划算法;对于考虑生产前运输的最小化最大完成时间的情况,分析了问题的复杂性.证明了第一种情况的最优算法可作为后两种情况的2-近似算法.数值实验表明了算法的有效性.     

注塑机注射速度的零相位滤波迭代学习控制

针对注射速度控制,设计了一种基于零相位滤波迭代学习的前馈反馈控制方法．该控制算法中的前馈部分采用迭代学习控制,利用以往批次信息实现精确跟踪;反馈部分采用比例控制,用于克服当前批次扰动．为了消除学习算法应用时出现的坏学习瞬态,这里先推导出所提控制算法在频域下的收敛条件,再给出基于零相位滤波的单调递减学习瞬态.经实验验证,这种方法可以使学习控制具有单调递减的学习瞬态曲线,并能很好地满足实际的注射控制要求．     

选矿过程工艺指标确定方法及应用

当前选矿生产实现了对个别工序工艺指标的优化控制,但各工序的工艺指标目标值仍然由选矿工程师根据入选原矿情况来确定,具有较大的模糊性与随意性,各工序之间不能有效协调,无法满足对更好综合生产指标的追求.因此,以某选矿厂为实际背景,设计了一套基于案例推理技术确定各工序工艺指标目标值的系统,为避免人工确定初始案例的缺点,采用动态自组织映射神经网络从历史数据中提取了若干初始案例,该系统与各工序原有的过程优化控制系统相配合在实际生产中取得了较好效果.     

粗糙集理论在选矿生产成本分析中的应用

科学地分析影响原料消耗成本变化的主要因素,才能揭示成本变动原因,为成本控制提供有效依据.因此,提出基于粗糙集理论的原料消耗成本影响因素重要度确定方法.利用分类质量来度量各因素对原料消耗成本的影响程度,应用基于可辨识矩阵和逻辑运算方法求解决策表的最小简约,找出影响原料消耗成本的确定性因素和不确定性因素,为改进生产提供辅助决策支持.实例分析表明,该方法简捷实用,可定量分析影响因素对原料消耗成本的影响程度.     

基于两阶段领导的多目标粒子群优化算法

提出一种基于两阶段领导的多目标粒子群算法(P-AMOPSO).该算法包含4个改进策略:基于强支配排序与拥挤距离排序相结合的构造外部集策略,基于两阶段的领导粒子选择策略,基于高斯分布及均匀分布相结合的变异策略,基于邻域认知的个体极值更新策略.通过几个典型的多目标测试函数对P-AMOPSO算法的性能进行测试,并与多目标优化算法进行对比.结果表明,P-AMOPSO算法具有较好的搜索性能.     

改进的形态学骨架提取算法

针对由传统最大圆盘骨架提取算法提取出的骨架连通性差且无法保持一致的单像素宽度问题,提出一种改进的形态学骨架提取算法。将连通性保持与形态学运算相结合,在收缩目标提取骨架的过程中通过引入虚拟骨架点实现骨架曲线连通性保持,而单像素宽度细化及伪分支剔除等后处理过程的引入则进一步提高骨架描述目标形状及拓扑特征的能力。相关仿真研究证明了该算法的有效性。     

浓密机生产过程综合自动化系统

针对浓密机生产过程工艺机理复杂,具有大滞后、非线性的特点以及给矿性质波动频繁、难以实现浓密机自动控制的难题,提出了由过程管理和过程控制两层结构组成的浓密机生产过程综合自动化系统。讨论了系统的结构、功能和浓密机底流浓度智能优化控制策略。实际应用结果表明,该方法实现了浓密机生产过程精细化,降低了浓密机压耙等生产事故,提高了浓密机生产效率,减轻了现场岗位劳动强度,实现了浓密机生产过程优化控制、优化运行和优化管理,取得了显著的应用效果。     

面向MES的钢铁烧结生产原料供应调度系统

针对某钢铁企业烧结厂烧结生产原料供应调度问题,提出了面向MES的烧结生产原料供应调度系统的整体功能、结构和设计原则,并采用了模型加启发式算法和人际交互相结合的烧结生产原料供应调度计划编制方法。设计并开发了烧结生产原料供应调度系统,通过现场数据离线仿真表明:该系统可快速准确地编制出符合现场情况、满足工艺要求、高效的烧结生产原料供应调度计划。     

加工时间可控的炼钢调度问题两阶段模型及优化算法

炼钢-精炼-连铸是钢铁产品的关键生产工序,其有效的调度对生产过程中减少热能消耗、提高生产效率具有重要意义.根据生产过程中工序加工时间可控性和主要工艺约束提出了分散搜索(scattcr scarch,SS)算法和数学规划相结合的两阶段求解算法.第1阶段应用SS算法基于各阶段正常的加工时间,确定炼钢-精炼生产阶段各设备的加工炉次集和各炉次的加工顺序.第2阶段将SS求得的解转化为时间约束网络图,建立了以炉次等待设备时间和设备等待炉次时间及最大完成时间最小为调度目标,工序加工时间可控的混合整数规划模型,应用CPLEX求解模型确定各炉次的加工时间和开始时间.基于国内某钢铁企业炼钢-精炼-连铸生产过程的实绩生成了14个不同规模的测试案例,对钢厂生产实绩效果与本文两阶段求解算法的优化效果进行了对比,分析了不同等待时间权重对两阶段算法性能的影响,并与采用遗传局域搜索(gcnctic local search,GLS)算法与数学规划相结合的求解算法的优化效果进行了比较.实验结果表明本文给出的模型和两阶段求解算法对加工时间可控的炼钢-精炼-连铸调度问题的优化效果很好.