三维集装箱装载的改进遗传算法研究

集装箱装载是一个复杂的组合优化问题,约束条件多,属于多项式复杂程度的非确定性（Non-deterministic Polynomail,NP）完全问题,求解难度大。在考虑一些实际应用中的约束条件下,提出了一种三维集装箱装载的改进遗传算法。算法中考虑了货物放置方向、装载容积等约束条件,给出了有效的解码算法。实例仿真结果说明该算法的有效性和实用性,可以直接在实际中应用。     

过程控制中的智能信息处理技术

对在过程控制领域具有广泛应用前景的专家系统、模糊逻辑、神经网络、神经模糊技术及其它新的智能信息处理技术, 讨论了各自的技术特点,难点和研究热点。     

一种永磁同步电机参数测量方法

基于永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,简称PMSM)的数学模型,由数学推导得出PMSM在d,q坐标系下电感参数的理论公式,通过电桥测量电机的静态三相电感和三相电阻参数即可计算得到d,q轴电感和相电阻参数。该方法无需考虑电机永磁转子的当前位置,无需额外测量电路及进行驱动控制,具有理论清晰、测量简单、通用性强等特点。针对PMSM磁链参数,将电机加速到一定转速后通过测量开路电压及转子频率,即可计算获得磁链系数。实验验证了该测量方法的正确性和准确性。     

微粒群神经网络在常压塔汽油干点软测量建模中的应用

首先将微粒群优化算法用于神经网络连接权值和阈值的训练,构造微粒群神经网络,然后将微粒群神经网络用于常压塔汽油干点软测量建模。通过与实际值的对比,结果表明基于微粒群神经网络的软测量模型具有良好的性能和极好的应用前景。     

协同进化算法及在软测量建模中的应用

综合基本微粒群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）和模拟退火（Simulated Annealing,SA）算法,提出了一种新型的协同进化方法（SAPSO）。通过PSO和SA两种算法的协同搜索,可以有效地克服微粒群算法的早熟收敛。用SAPSO训练神经网络,并将其用于延迟焦化装置粗汽油干点和高压聚乙烯熔融指数的软测量建模。与几种常见建模方法比较,结果表明该软测量模型具有更高的测量精度和更好的泛化性能,能够满足现场测量要求。     

基于极值动力学机制和信息融合搜索的混合算法及其应用

提出了一种新的基于自适应lévy变异的极值动力学和信息融合搜索的混合算法.新算法将全局搜索和局部搜索机制有机地结合起来,在全局搜索过程中,信息融合搜索算法(IFA)作为一种群智能进化算法,能够快速地逼近近似最优解;在局部搜索过程中,通过选择近似解的最差组元进行自适应lévy变异,利用极值动力学算法(EO)强大的局部搜索...     

基于小波分解的风电场短期功率混合预测模型

为提高预测前1 h风电功率的精度,提出一种基于小波分解(WD)的人工神经网络(ANN)及最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的预测方法。通过小波分解将功率和风速序列分解为不同频率的子序列,根据风机输出功率特点分析,对低频和高频子序列分别采用ANN法和LS-SVM法进行预测,最后通过重构得到预测结果。利用该方法对东北某风电场提前1 h的功率进行预测,实验结果表明:该模型具有较高的预测精度,与单纯的BP神经网络的模型相比,绝对平均误差从10.25%下降到5.62%。     

基于神经网络的非线性预测控制

本文简单地介绍了基于神经网络预测控制的基本原理;并且根据神经网络所采用网络模型的不同对预测模型进行了分类以及按照求解最优控制作用方式的不同介绍了几种常用的优化算法。     

基于FUZZY ARTMAP的加氢裂化分馏塔MIMO软测量

研究了一类多输入多输出 (MIMO)系统的软测量问题 ,将FuzzyARTMAP网络应用于加氢裂化分馏塔产品质量估计软测量 ,经实际过程数据验证指出此算法具有较强的分类及非线性多维映射能力 ,结合提出的多变量模糊PID在线校正算法 ,使所建软测量模型在线应用时具有一定的随工况变化不断校正的能力 .     

PCA-RBFN模型在分馏塔航煤干点估计中的应用

介绍一种基于神经网络技术开发的用于加氢裂化分馏塔航煤干于点PCA-RBFN软测量模型.该模型已在实际装置上投入运行,精度完全满足工艺要求,为实现在线闭环控制创造了条件.