PTM不确定性的间歇过程优化补偿控制策略北大核心CSCD

过程迁移模型是实现数据不足情况下间歇过程高效建模的有效方法。然而,相似过程之间的差异性和模型不确定性因素,加剧了模型与实际过程之间的不匹配程度。针对过程迁移模型中不确定性问题,提出一种基于修正自适应优化和自校正补偿的策略。首先,利用基于修正自适应策略的批次间优化逐步消除相似过程之间的差异所产生的负面影响。然后,采用自校正补偿策略进一步补偿通过批次间优化得到的次优设定值。此外,模型更新时添加了数据剔除,提升了后续的优化效果。最后,利用草酸钴合成过程的仿真实验,验证了所提方法的有效性。     

PTM不确定性的间歇过程优化补偿控制策略

过程迁移模型是实现数据不足情况下间歇过程高效建模的有效方法。然而,相似过程之间的差异性和模型不确定性因素,加剧了模型与实际过程之间的不匹配程度。针对过程迁移模型中不确定性问题,提出一种基于修正自适应优化和自校正补偿的策略。首先,利用基于修正自适应策略的批次间优化逐步消除相似过程之间的差异所产生的负面影响。然后,采用自校正补偿策略进一步补偿通过批次间优化得到的次优设定值。此外,模型更新时添加了数据剔除,提升了后续的优化效果。最后,利用草酸钴合成过程的仿真实验,验证了所提方法的有效性。     

冬季猪流行性腹泻的诊断和防治

猪流行性腹泻是一种常见病,无论是现代化规模养殖场、中小养殖专业户或散养户均有发生。本病是由传染性胃肠炎和产毒素大肠杆菌、猪流行性腹泻病毒或轮状病毒引起的一种或二种疾病混合感染的猪的肠道传染病,多发于寒冷季节,并呈地方流行性,对养殖业有巨大的危害。     

考虑车内振动的动力总成悬置系统多目标优化

以实际工况下的测试数据为基础,建立了简化的车内振动传递路径分析模型。在此基础上,以发动机悬置刚度为设计变量,综合考虑悬置系统能量解耦和车内振动,建立了基于灰色粒子群优化算法的多目标优化模型。并以某型卡车为例,进行了多目标优化求解。实验和优化结果表明,在得到较好能量解耦的同时,降低了车内振动,实现了能量解耦和车内低振动的优化匹配。