基于IEC/ISO62264标准的制造运行管理系统

基于IEC/ISO 62264国际标准对制造运行管理的结构划分,提出了一种面向制造企业的制造运行管理系统.该系统由工厂资源信息管理平台和四个运行管理子系统构成.通过构建工厂资源信息管理平台,实现对企业各类制造数据的集成和统一管理,以解决制造执行系统实践中信息难以有效地集成与共享的问题;通过设计四个运行管理子系统,实现对企业的生产运行、维护运行、质量运行和库存运行的全面管理与维护,以解决制造执行系统片面地关注生产执行的问题.通过将该系统应用于某乳制品生产企业,验证了所提方法的可行性与有效性.     

粒子群优化算法在催化裂化模型参数估计中的应用

参数估计是化工模型工业应用中的重要课题,有相当的难度。针对催化裂化八集总模型的动力学参数估计问题,考察了不同类型优化算法的应用效果,结果表明,粒子群优化算法简单、容易实现,而且可以避免传统方法对初始值的依赖,并进一步提出用结合Levenberg-Marquardt算法的混合粒子群优化算法提高参数估计效果。工业实例表明,用混合粒子群优化算法得到的动力学参数可以保证模型的预测精度。     

制造执行系统功能体系结构

在总结现有制造执行系统(MES)体系结构的发展、特点和问题的基础上,提出了面向我国制造企业的MES功能体系结构。该功能体系结构以生产管理模型为中心,详细定义了该模型内部的主要功能及各功能之间的信息流;同时定义了维护管理、质量管理及库存管理这3类直接影响生产的主要功能模型,并给出其与生产管理模型之间的信息交互;此外,还定义了影响生产的其他功能模型,以保证该功能体系结构的可扩展性。最后,给出一个该功能体系结构用于实际指导我国流程工业MES软件产品的设计与应用的参考实例,从而说明该功能体系结构的实用性和完备性。     

FCCU软测量综述

本文将对ＦＣＣＵ中的软测量技术和应用进行较详细的综述。     

在线最小二乘支持向量机及其在C8芳烃异构化建模中的应用

The least squares support vector regression (LS-SVR) is usually used for the modeling of single output system, but it is not well suitable for the actual multi-input-multi-output system. The paper aims at the modeling of multi-output systems by LS-SVR. The multi-output LS-SVR is derived in detail. To avoid the inversion of large matrix, the recursive algorithm of the parameters is given, which makes the online algorithm of LS-SVR practical. Since the computing time increases with the number of training samples, the sparseness is studied based on the projection of online LS-SVR. The residual of projection less than a threshold is omitted, so that a lot of samples are kept out of the training set and the sparseness is obtained. The standard LS-SVR, nonsparse online LS-SVR and sparse online LS-SVR with different threshold are used for modeling the isomerization of C8 aromatics. The root-mean-square-error (RMSE), number of support vectors and running time of three algorithms are compared and the result indicates that the performance of sparse online LS-SVR is more favorable.     

一种改进的动态数据校正离群值检测法

Data reconciliation technology can decrease the level of corruption of process data due to measurement noise, but the presence of outliers caused by process peaks or unmeasured disturbances will smear the reconciled results. Based on the analysis of limitation of conventional outlier detection algorithms, a modified outlier detection method in dynamic data reconciliation （DDR） is proposed in this paper. In the modified method, the outliers of each variable are distinguished individually and the weight is modified accordingly. Therefore, the modified method can use more information of normal data, and can efficiently decrease the effect of outliers. Simulation of a continuous stirred tank reactor （CSTR） process verifies the effectiveness of the proposed algorithm.     

考虑环境成本的火电厂负荷优化分配

针对除尘、脱硫、脱硝改造后火电厂负荷优化分配问题,从提高全厂综合经济效益的角度出发,提出了一种考虑环境成本的全厂负荷优化分配模型和满足电网调度实时性要求的可控搜索粒子群优化(PSO-CE)算法。基于机组实际运行数据,构建了供电煤耗和多种污染物排放浓度特性模型,根据除尘、脱硫、脱硝补偿电价和排污费用标准,建立了面向最优综合经济效益的负荷优化分配模型和自适应负荷约束条件。在标准粒子群优化算法中引入可控随机搜索的速度因子和动态调整的最大速度限制因子,使其具有平衡算法的计算耗时和寻优能力,并通过某火电厂4台机组的负荷分配仿真试验验证了该算法的有效性。     

基于PLS快速剪枝法的RBF神经网络软测量模型建模方法和应用

提出一种从RBF神经网络隐含层的输出信息出发，通过PLS快速剪枝法，一次性剪去多余节点，生成最优规模的数学解析模型的方法。并用该方法建立了某化工企业精对苯二甲酸(PTA)晶体平均粒径的软测量模型，针对实际对象进行仿真研究，结果表明，该方法计算速度快，建立的模型精度高，适合实际工程应用的需求。     

基于改进的FasBack神经模糊系统的4-CBA软测量模型研究

提出一种基于改进的FasBack神经模糊系统的新型对羧基苯甲醛(4-CBA)软测量模型,用Leven-berg-M arquardt算法训练模型中的部分参数,经实际过程数据验证表明,提出的模型学习速度快、预测精度高、鲁棒性强,为实现精对苯二甲酸(PTA)生产过程中4-CBA含量的实时、精确控制提供了一条有效的途径。     

企业综合自动化整体解决方案

针对流程工业企业的特点,采用紧密结合企业功能结构与需求的两级数据库平台、三层应用软件模式、高效集成的方式为流程工业企业提供一套完整的综合自动化整体解决方案。