锅炉汽包水位三冲量控制的水位补偿计算及应用

锅炉汽包水位主要采用三冲量控制,但是汽包中汽液的密度变化造成水位测量不准,从而导致控制效果变差。本文采用多测孔技术各增设了三块现场仪表来分别测量汽包的实时温度和压力,进而对汽包水位进行补偿计算,并在DCS系统进行了组态和现场应用。实际应用效果表明提高了水位测量精度,满足了汽包控制及联锁的要求。     

第三讲 过程建模与优化

第三讲过程建模与优化徐博文（清华大学自动化系，北京，１０００８４）１前言过程优化是把最优化技术应用于过程控制，寻求一组使目标函数达到最优，同时又满足各项生产规定要求的决策变量。生产装置经过多年运行，其原料品种和对产品的要求，都会有不同程度的变化。因此...     

基于深度学习的作曲家分类问题

在音乐信息检索领域,作曲家分类是一个十分重要的问题,这一问题的目标是通过音频数据来识别相应的作曲家信息.传统的分类算法都是通过提取复杂的特征来进行分类的,而深层神经网络在特征学习上具有比较强的能力,因此提出用深层神经网络来解决这一问题.为了结合不同深层神经网络模型的优点,设计了一种混合模型,该模型基于深度置信网络(deep belief network,DBN)和级联去噪自编码器(stacked denoising autoencoder,SDA),可以较好地解决作曲家分类问题.实验表明,该模型取得了76.26%的正确率,这一结果比单纯用某一种模型搭建的深层神经网络以及支持向量机要好.和图像数据类似,人脑在提取音乐特征也是分层的,每一层对信号的处理不一样,因此混合模型在解决作曲家分类问题上具有一定的优势.     

复杂产品仿真可信度鲁棒评估方法

计算机建模仿真已经发展为重要的产品开发和系统测试手段.仿真可信度对仿真结果非常重要,但评估仿真可信度的过程常常较为繁琐.面向复杂产品仿真的可信与可靠评估需求,研究了评估风险的来源,提出了复杂产品仿真可信度鲁棒评估方法.该方法尽可能多地利用专家经验知识、仿真数据和试验数据的评估信息进行定性定量综合评估,通过建立评估结果分析反馈的优化机制,实现在反复迭代的评估过程中,减小不确定因素的影响,使评估结果逐渐趋向一致、稳定,以提高复杂产品仿真的评估结果的可信性、可靠性和鲁棒性.     

数据样正在精馏塔系中的应用

针对某芳烃联合装置中精馏塔系的双线性数据校正问题，通过此入测度因子函数，将双一问题转化为线性数据校正问题，进行了稳态数据校正的研究，得出了该类问题的一种解法，仿真实验表明该方法迅速、准确。     

共识边缘计算及其在能源互联网中的应用

边缘计算和共识是分布式计算领域的2个重要研究课题。边缘计算将一部分资源下放到靠近终端设备的边缘侧以提高计算效率和质量,共识通过实现分布式个体状态的一致性为分布式系统提供安全保障。在简要综述相关文献的基础上,总结和分析了边缘计算与共识的互惠关系:边缘计算架构为共识算法研究提供了理论模型的创新,共识为边缘计算提供了理想的系统安全性。将边缘计算和共识算法有机地进行结合,提出“共识边缘计算”的概念,在能源互联网的背景下对这种结合的应用进行展望性分析,并进一步列举可能的发展方向。     

多尺度的社团结构稳定性分析

社团结构分析是一项非常重要且具有挑战性的工作,已经引起来自不同领域学者的广泛关注.在该文中,作者创新性地结合Potts模型和Markov动态过程,提出了衡量多尺度杜团结构稳定性的完整理论框架.对于给定的网络,该文通过揭示网络社团结构及其自旋动态的局域一致行为之间的关系,可以不使用特定的算法而直接获得社团结构相关的重要隐藏信息,比如社团结构的稳定性和在多个时间尺度的社团结构的最佳数量.它还克服了传统方法的不足,如模块度Q的分辨率局限性问题.进一步基于理论分析,该文给出一个无参数的社团结构探测算法.该算法通过计算每个节点的归属向量,可以识别网络的模糊社团结构,从而在多个层次上描述了每个节点参与重叠社团的程度.同时该文也证明了算法的可扩展性和在实际大型网络上的有效性.     

一种多目标资源受限项目调度问题的教学算法

针对多目标资源受限项目调度的特性, 基于结合活动列表和资源列表的编码设计了合理的交叉操作, 提出一种多目标教学算法. 为了在个体间有效交互信息, 在教师阶段非支配个体作为教师与学生执行交叉, 而在学生阶段学生间执行交叉, 同时在每个阶段通过前向-反向改进增强局部搜索能力, 并用Pareto 档案集存储和更新非支配个体.基于标准测试集的数值仿真及与现有最好算法的比较, 验证了所提出算法的有效性.

     

交叉口入口路段车流量及车辆换道率检测研究

针对交叉口入口路段交通视频中存在车辆遮挡严重、频繁走停以及频繁换道插队等特点,提出了一种获取交叉口停车线后大视野范围内车流量以及车辆换道率的检测方法.首先采用多级虚拟特征线生成多级时空图,对车辆进行快速检测和分割,获得车辆候选区域;然后对车辆候选区域内局部特征点进行初步分组和跟踪,并根据相同组内特征点运动趋势相似性来修正分组,解决车辆遮挡问题,用于检测车辆换道率;最后将多级时空图与特征点跟踪相结合,进行相互反馈,实现对车辆准确分割和鲁棒跟踪,避免车辆行驶中走停的影响.实验结果表明,通过该方法能实时准确地获取大视野范围内交叉口入口路段车流量和车辆换道率的交通参数.