基于进化算法的常减压装置模拟

提出了基于优选优生进化算法（Select—best and prepotency evolution algorithm，SPEA）的常减压装置模拟方法。以各塔的温度分布为目标，基于生产过程和分析数据，采用SPEA确定各塔板Murphree效率，从而精确描述各塔板平衡偏离程度。在实际应用中，获得具有良好精度的常减压装置模型。系统分析了SPEA算法的关键参数——优选领域大小与计算复杂性及寻优性能之间的关系，结果显示其取值为群体规模的10％最为合适。     

价格不确定情况下炼厂生产计划的优化

生产计划的编制是炼油企业生产经营管理中的一个关键环节，然而由于市场变化的不确定性，使企业制度长远规划受到限制，笔者将多目标规划应用于炼厂价格不确定情况下生产计划的制定，使所得到的生产计划在一定程度上反映市场的变化并能使企业的生产效益最优，为企业管理决策者进行长远规划给予指导。通过实例验证了该方法的可行性。     

六自由度模块化机械臂的逆运动学分析

针对自主研发的六自由度(DOF)模块化机械臂,提出一种逆运动学求解方法.根据机械臂的结构特点和运动学约束,对机械臂的运动学进行分析.建立该类型机械臂的正运动学模型,得到了机械臂逆运动学的完整解析解.采用Denavit-Hartenberg(D-H)法对机械臂操作空间进行描述,在考虑机械臂运动学约束的基础上,得到以关节角度为变量的正运动学模型.通过分析正运动学模型的可解性,采用矩阵逆乘的解析法求解机械臂的正运动学模型,得到了该类机械臂逆运动学的完整解析解.通过仿真验证了正运动学模型及运动学逆解的正确性,运动学逆解可以用于机械臂末端执行器的精确定位和运动规划.     

一种新的基于迭代学习的故障检测和估计算法

将迭代学习策略应用到故障诊断中,提出一种新的故障检测和估计算法.引入虚拟故障参数,采用基于PID的迭代学习策略调节其中的虚拟故障,使虚拟故障逼近系统中实际发生的故障,从而达到对系统故障诊断的目的.理论证明和仿真结果验证了新算法的可行性和有效性.     

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。     

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.     

数值鲁棒的非线性滤波新方法

应用多维情形的二阶插值公式构造新型非线性滤波器。该滤波器不需非线性函数的偏导计算，便能代替常规的扩展卡尔曼滤波器，并有滤波精度高、数值计算稳定和适用范围宽等优点。仿真实例表明新滤波器具有较高的性能。     

聚酯生产过程质量指标软测量和优化控制系统

以大型聚酯工业生产过程为对象，总结了指标的软测量和优化控制系统软件的总体结构。该软件由以模型为基础的关键质量指标的软测量与可在DCS系统上，及计算机控制语言（MATLAB）平台上，在线实时运行的PET优化控制软件系统两部分组成。控制软件包括质量指标在线检测系统、酯化率在线开环优化操作指导、酯化率预测控制系统、终缩聚粘度神经元网络自适应控制系统和反应釜位故障诊断系统。该软件已应用于指导和控制实际生产过程。     

基于模糊截集的不确定条件下Flow Shop调度问题的遗传和分枝定界混合算法

1引言 流程工业的优化生产计划和调度,可以在不增加设备投入和人力资源投入的情况下,通过对有限资源的合理配置,产生显著的经济效益[1].