基于模型的输出反馈网络控制系统反馈调度研究

针对基于模型的网络控制系统缺乏应对动态变化的网络负载问题l,设计反馈调度器,依据实际的网络拥塞情况,调整基于模型的网络控制系统的状态更新时间.为应对状态不完全可测的情况,在控制结构中使用了状态观测器,并证明了所提出系统在可变更新时间情况下的稳定性.仿真结果验证了稳定性条件的正确性和新网络控制系统结构的有效性.

     

多变量系统的软测量建模研究

研究加氢裂化分馏塔多个产品的质量指标同时预报的一类ＭＩＭＯ软测量建模问题,采用ＲＢＦ网络和Ｆｕｚｚｙ ＡＲＴＭＡＰ网络对该ＭＩＭＯ系统进行建模,并用ＲＢＦ网络建立了每个输出的独立的ＭＩＳＯ软测量模型。应用实例表明,所研究的软测量建模为多变量系统软件测量的工业应用提供了一种有效实用的方法。     

分馏塔产品质量估计MIMO软测量

针对加氢裂化分馏塔多个产品的质量指标需同时预报的一类ＭＩＭＯ软测量建模问题,研究了适用于ＭＩＭＯ软测量建模的一种改进的的ＰＬＳ算法。通过采用实摹旨出该算法具有所需训练数据少、允许数据相关、算法收敛快等优点,是处理多变量系统软测量建模的一种有效方法。     

基于混杂系统Petri网模型的化工生产开车过程描述

研究了基于递阶模型的混合动态系统描述方法，针对化工生产开车过程，建立了由协调层和监控层组成的递阶模型结构，根据各层的动态特性，分别采用了赋时Petri网和混合Petri网进行了具体的描述。并以合成革生产DMF溶剂回收开车过程为例进行了具体的讨论。     

启发式模糊聚类学习在函数逼近和非线性系统建模中的应用

在基于模糊G均值(FCM)聚类的模糊建模和神经模糊建模中,模糊聚类数是一个非常重要的参数,其决定了模型结构的复杂程度.本文提出了基于误差回溯的启发式模糊聚类学习方法.在建模过程中,该方法可以从较小的聚类数开始,根据误差检测,逐步填补输入聚类空间的"空洞",从而获得合适的模型规则数.函数逼近和非线性动态系统建模实验结果表明这种方法是简便而有效的.     

核函数方法及其在软测量建模中的应用研究

软测量技术对实施工业过程先进控制与优化具有重要的作用。介绍了几种新的基于核函数方法的软测量建模技术，并提出了针对复杂工业过程的混合核函数软测量建模方法。工业萘初馏塔酚油含萘量软测量应用表明，这类方法具有非线性处理能力强、精度高及模型推广能力好的特点。     

分散控制系统中过程流程图画面的设计

过程流程图画面是由用户设计的画面。从分散控制系统的易操作性出发，该文讨论了DCS系统中过程流程图画面的设计问题，介绍了画面设计和绘制方面的有关经验和方法。并结合工业应用的经验，探讨了画面设计的有关原则。     

神经模糊系统中模糊规则的优选

提出一种基于两级聚类算法的自组织神经模糊系统，该系统采用两级聚类算法（改进的最近邻域聚类算法和Gustafson-Kessel模糊聚类算法）对输入／输出数据进行模糊聚类，并由模糊聚类的划分熵确定最优划分，建立模糊模型，模型精度可由梯度下降法进一步提高。仿真结果表明，这种神经模糊系统具有结构简单、规则数少、学习速度快以及建模精度高等特点。     

面向用户群的信息集成方式及其解决方案

定义了信息系统的用户支持性,并据此将信息集成方式分成面向业务过程和面向用户群两类。通过对这两种信息集成方式的分析与比较,提出了面向用户群的信息系统解决方案,并介绍了采用此解决方案的一个应用实例。