多周期非自衡系统预测控制研究

为使预测控制能够运用于具有不同输出周期的多变量非自衡系统，对这类特殊系统和一般预测控制算法进行了研究，提出了基于多周期的多变量非自衡预测控制，并通过对环境试验设备温度湿度控制系统的仿真实验，证实了此算法的有效性和实用性。     

基于神经网络建模和遗传算法的重油脱盐系统优化研究

概述了重油脱盐系统的BP神经网络建模以及基于遗传算法的系统优化过程，将遗传算法与惩罚函数法相结合应用于约束优化的问题，改善了遗传算法的局限性。同时为了将不等式约束优化问题转化为单目标优化问题，对惩罚函数法进行了改进。结果表明：此方法可以有效解决静电脱盐问题。     

基于不同建模周期的非自衡预测控制研究

对各通道特性差异比较大的多变量非自衡系统，传统的预测控制难以适用。为解决型为预测控制在这种特殊系统中的应用问题，在研究一般预测控制算法和多变量非自衡系统的基础之上，提出了基于不同建模周期的多变量非自衡预测控制算法，并通过对具有这种特性的环境试验设备温度湿度控制系统进行仿真实验，其结果证实了此算法的有效性和实用性。     

基于支持向量机的蒸煮过程卡伯值软测量

卡伯值是制浆蒸煮过程表征纸浆质量的一个重要质量指标，卡伯值软测量是实现蒸煮过程质量控制的重要途径。支持向量机是一种新型的机器学习方法。该方法采用了结构风险最小化原则，与传统机器学习方法相比，在最小化学习误差的同时可以保证有较小的泛化误差。将支持向量机应用于制浆蒸煮过程卡伯值的软测量建模，取得了比经验模型更好的预测效果。     

遗传算法选择操作及MATLAB实现

本文系统分析了贯穿遗传算法各步骤的选择操作。采用正交优化和随机产生初始解相结合方法，保证初始解多样性和均匀性。改进轮盘赌法的执行效率并和精华保存法结合，选出复制对象，克服了局部收敛。并结合一个多峰函数给出其完整matlab程序。仿具试验表明程序有理想的收敛速率和能够对函数进行合局寻优。     

基于LINUX平台下的TCP/IP网络通信研究

Linux操作系统提供优异的网络支持,分析了利用TCP/IP协议通信的全过程,给出一种通用的客户机/服务器的网络通信模型,简化了网络编程的方法,并在实践中证明了其可行性。     

蒸馏装置智能监控与事故预报系统

针对企业信息的密集化,在实现了数据处理系统和信息处理系统的集成的同时,需要开发智能系统解决“信息灾难”问题。研究和设计了蒸馏装置智能监控与事故预报系统。蒸馏装置生产过程智能监控与事故预报系统是基于知识处理自动化的思想,在总结专家私有知识的基础上,利用INTEMOR平台进行二次开发的实时智能系统。对该系统的整体框架结构进行了分析,介绍了系统的数据接口、专家知识库、超媒体显示系统和实时数据仿真器,并展望了系统的应用前景。     

基于Radon变换的文本图像倾斜校正

归纳现有的多种倾斜字符校正方法,提出一种基于Radon变换用于一般字符校正的方法。该方法对文本图像做简单的数学形态学处理,利用Radon变换求出文本倾斜的角度。实验结果表明：与传统方法相比,本算法减少了计算量,提高了校正效率,且具有较强的适用性和鲁棒性。     

SJA1000内寄存器的VHDL语言读写设计与应用

SJA1000是一种独立的CAN总线控制器,主要应用于工业环境中的区域网络控制。随着FPGA的广泛应用,CAN总线与FPGA的应用日益加强。文章从状态机的角度,介绍SJA1000内部寄存器的硬件语言读写时序的实现和应用,详细描述状态机的工作原理和相应的VHDL代码。     

面向污水处理过程因子分析故障诊断方法的研究

污水生化处理过程是一个典型的多变量、非线性、具有强外部干扰的复杂工业过程,基于主元分析(PCA)的方法在污水处理过程的故障诊断中已经得到了广泛的应用和发展.但是,主元分析存在着噪声和不确定信息描述能力不足的问题.针对污水过程的特点提出了因子分析(FA)故障诊断方法,同时拓展了因子分析监控指标以及解决了故障辨识贡献图的控制问题,为污水处理过程的有效监控提供了可行性.所提出方法在国际水协会BSM1模型上得到了有效的验证,与PCA的对比研究表明FA提供了更低的故障误报警率和更完整的不确定信息描述能力.