连续碳酸化分解过程操作参数优化

分解率梯度是铝酸钠溶液碳酸化分解过程中的重要工艺指标．对产品质量和产量有直接的影响,必须对操作参数进行优化设定,保证分解率梯度达到要求。在深入分析碳分过程机理的基础上,基于现场检测数据,综合考虑影响分解率的因素,应用主成分分析法（PCA）对影响因素进行降维处理,采用神经Y网络建立了分解率梯度模型,提高了模型的精度和泛化能力。通过调整影响分解率的操作参数．使中间槽分解率满足约束范围,末槽分解率达到最大值。采用遗传算法获取操作参数的优化设定值。     

以中央地方共建为契机建立生物信息综合实验平台

结合中央与地方共建特色实验室项目,以应用生物的理论和方法技术研究生物等问题为切入点,在将生物信息学院实验室提升为具有产学研一体化功能、特色鲜明的现代化生物信息实验教学中心方面进行了研究与实践,取得了阶段性成果。     

生物技术专业分子水平课程的教学研究

根据培养目标要求,针对生物技术专业分子水平课程进行研究,适当调整相关课程教学计划和教学内容,改进实验教学,提高教学效果。     

局部颜色特征与工艺参数融合的铜浮选入矿类型识别

针对铜浮选过程中矿源变化频繁而造成的浮选工况难以识别、生产过程不稳定等问题,在分析铜浮选流程特点的基础上,提出了一种局部颜色特征与关键工艺参数融合的铜浮选入矿类型识别方法.首先采用多元图像处理方法提取泡沫图像局部颜色特征,然后采用混合滤波、时间配准算法将其与关键工艺参数进行数据融合,最后用融合后的混合特征进行模糊聚类,得到隶属度矩阵和聚类中心.工业数据仿真结果验证了本文所提方法的有效性.     

针铁矿法沉铁过程亚铁离子浓度预测

针对针铁矿法沉铁过程出口亚铁离子浓度离线化验获得,存在很大滞后性,难以实现沉铁过程实时控制的问题,研究反应器出口亚铁离子浓度在线预测方法.本文在分析沉铁过程化学反应机理的基础上,考虑铜离子对反应过程的影响,结合连续搅拌反应器（Continuous stirred tank reactor,CSTR）特性,建立了针铁矿法沉铁过程的机理模型,并提出了基于信息交换的双粒子群搜索算法（Double particle swarm optimization,DPSO）优化选择机理模型的参数,构建基于最小二乘支持向量机（Least squares support vector machine,LS-SVM）的机理模型输出误差的补偿模型,采用并联补集成方式建立了亚铁离子浓度的集成预测模型.工业现场数据验证了所建模型能有效地反映亚铁离子浓度的变化趋势,为针铁矿法沉铁过程的优化控制奠定了基础.     

状态多重时滞大系统时滞相关分散鲁棒镇定

考虑状态多重时滞大系统的稳定性问题,依赖系统最大时滞界,给出了其可分散状态反馈镇定的时滞相关鲁棒稳定的充分条件.应用Lyapunov-Krasovsii泛函和LMI方法及积分不等式方法,研究其分散鲁棒稳定化的鲁棒控制器设计问题,在此基础上,通过求解一凸优化问题,提出了具有较小反馈增益的分散稳定化状态反馈控制器的设计方法.通过仿真验证了该方法的有效性.     

针对不同专业及层次学生生物化学教学的探讨

根据培养目标和教学大纲要求,针对不同专业及层次的学生,适当调整生物化学教学计划和教学内容,改进实验教学,激发学生学习兴趣,以提高教学效果。     

Intelligent prediction model of matte grade in copper flash smelting process

Due to the importance of detecting the matte grade in the copper flash smelting process, the mechanism model was established according to the multi-phase and multi-component mathematic model. Meanwhile this procedure was a complicated production process with characteristics of large time delay, nonlinearity and so on. A fuzzy neural network model was set up through a great deal of production data. Besides a novel constrained gradient descent algorithm used to update the parameters was put forward to improve the parameters learning efficiency. Ultimately the self-adaptive combination technology was adopted to paralleled integrate two models in order to obtain the prediction model of the matte grade. Industrial data validation shows that the intelligently integrated model is more precise than a single model. It can not only predict the matte grade exactly but also provide optimal control of the copper flash smelting process with potent guidance.     

基于复杂网络时空特性的泡沫图像动态纹理特征分析

基于机器视觉的浮选过程监控方法已经被广泛应用于浮选过程中,泡沫表面纹理特征是过程监控的关键视觉特征之一。当前静态纹理特征只能从空间维度描述图像特征,在时间维度上刻画图像序列的内在变化特性存在不足,不能准确反映浮选泡沫浮选过程动态特性。提出了基于复杂网络时空特性的泡沫图像序列动态纹理特征方法。通过将每帧图像的像素点映射到网络各节点,利用邻接矩阵建立复杂网络模型和网络权值动态演化反应不同时刻的图像特征,基于复杂网络时空特性提取泡沫图像序列的动态纹理特征。结合实际生产数据进行仿真验证,实验结果表明该方法可准确识别浮选动态状况,为浮选生产过程的实时调节提供重要的指导信息。     

基于模糊控制的水温控制系统

经温度传感器及有关电路将温度转化为电脉冲的脉宽，单片机将测得的脉冲宽度的值转化为与之对应的温度值。与设定的温度相比较后，以温度偏差及其变化量为输入，加热量为输出，通过模糊控制算法，就可达到水温自动调节的目的。对任意温度对应的脉宽还可进行自动测量，并加以显示。