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.     

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。     

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。     

基于FCMISVM的自适应软测量建模算法及其在PX吸附分离过程中的应用

To overcome the problem that soft sensor models cannot be updated with the process changes, a soft sensor modeling algorithm based on hybrid fuzzy c-means (FCM) algorithm and incremental support vector machines (ISVM) is proposed. This hybrid algorithm FCMISVM includes three parts: samples clustering based on FCM algorithm, learning algorithm based on ISVM, and heuristic sample displacement method. In the training process, the training samples are first clustered by the FCM algorithm, and then by training each clustering with the SVM algorithm, a sub-model is built to each clustering. In the predicting process, when an incremental sample that represents new operation information is introduced in the model, the fuzzy membership function of the sample to each clustering is first computed by the FCM algorithm. Then, a corresponding SVM sub-model of the clustering with the largest fuzzy membership function is used to predict and perform incremental learning so the model can be updated on-line. An old sample chosen by heuristic sample displacement method is then discarded from the sub-model to control the size of the working set. The proposed method is applied to predict the p-xylene (PX) purity in the adsorption separation process. Simulation results indicate that the proposed method actually increases the model’s adaptive abilities to various operation conditions and improves its generalization capability.     

基于抑制弧Petri网的离散事件系统的监控理论综述

利用Petri网的抑制弧实现离散事件系统的监控是离散事件系统监控理论的一个新进展。对抑制弧Petri网作了简单的介绍，并给出了该监控理论的基本原理．详细地回顾和总结了该理论的四种方法，即：结合自动机的字符串避免方法、抑制弧方法、基于抑制弧的状态避免控制器方法以及加权抑制弧方法，分别分析了这几种方法各自的利弊。最后对其可能的发展作了展望。     

流程工业生产过程先进控制软件的开发与应用

简要介绍了流程工业生产过程先进控制技术与软件的发展与现状,在此基础上探讨了已取得大量成功应用的国产高级多变量鲁棒预测控制软件APC-Adcon的控制算法、设计与实现方法以及工程应用等问题。