微生物发酵过程优化控制技术进展

微生物发酵过程优化控制技术是发酵工程的重要技术。综述了近年来微生物发酵过程优化控制技术的研究现状,讨论了机理分析建模、黑箱建模、混合建模等发酵过程建模方法,对基于模型的优化控制策略进行了分析。指出了基于混合模型和多目标优化策略建立动态优化控制器,是微生物发酵过程优化控制的有效方法,并给出了实现优化控制需要解决的关键问题。     

应用群能量恒定粒子群优化算法的批次流加发酵过程批次间优化(英文)

An iterative optimization strategy for fed-batch fermentation process is presented by combining a run-to-run optimization with swarm energy conservation particle swarm optimization (SEC-PSO). SEC-PSO, which is designed with the concept of energy conservation, can solve the problem of premature convergence frequently appeared in standard PSO algorithm by partitioning its population into several sub-swarms according to the energy of the swarm and is used in the optimization strategy for parameter iden-tification and operation condition optimization. The run-to-run optimization exploits the repetitive nature of fed-batch processes in order to deal with the optimal problems of fed-batch fermentation process with inaccurate process model and unsteady process state. The kinetic model parameters, used in the operation condition optimization of the next run, are adjusted by calculating time-series data obtained from real fed-batch process in the run-to-run optimization. The simulation results show that the strategy can adjust its kinetic model dynamically and overcome the instability of fed-batch process effectively. Run-to-run strategy with SEC-PSO provides an effective method for optimization of fed-batch fermentation process.     

快速印刷管理系统自动化性能测试研究

性能测试是验证软件质量的必要手段.本文以一个快速印刷管理系统为例,展开论述软件的自动化性能测试方法.结合系统特点查找测试点、设计用例和场景,对测试结果进行深入分析并提出改善方法,测试工具使用LoadRunner.     

基于群能量恒定的粒子群优化算法

针对标准粒子群优化(PSO)算法在寻优过程中容易出现早熟的情况,提出一种群能量恒定的粒子群优化(SEC-PSO)算法.算法根据粒子内能进行动态分群,对较优群体采取引入最差粒子的速度更新策略,对较差群体采取带有惩罚机制的速度更新策略,由其分担由于较优群体速度降低而产生的整群能量损失,从而有效地避免了PSO算法的早熟.典型优化问题的仿真结果表明,该算法具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度,优化性能得到显著的提高.     

古籍文献三维数字模型库系统的研究与设计

利用信息技术进行文献数字化保护是保存与利用民族文献遗产的重要手段。本文以虚拟现实技术为基础，结合图书馆的古籍文献特点及应用情况，构建古籍文献三维数字模型库系统，并对该系统的优势，及实现该系统所涉及的关键技术作以探讨。该方法为古籍文献保存和利用提供了新的思路。     

分布式过程实时数据集成方法及其实现

针对异构生产装置数据采集、集成和管理中的数据集成问题,提出一种分布式过程实时数据集成方法,给出系统体系结构和数据集成原理。采用Hash-AVL树的数据结构对生产数据进行描述,利用XML技术对实时数据及访问请求进行封装,实现统一的数据访问接口。该方法应用到某石化企业综合自动化系统,对100个数据点进行并发访问时,数据更新周期小于3 s,结果证明了分布式数据集成方法可以满足对现场生产装置异构实时数据进行集成的要求。     

基于改进PSO算法的发酵过程模型参数估计

建立准确的非线性机理模型是发酵过程优化调控的关键.提出了一种基于改进粒子群优化算法(PSO, particle swarm optimization)的发酵过程模型参数估计方法,并将该方法用于青霉素发酵过程建模.改进的PSO算法通过引入粒子群能量对粒子进行自适应分群以防止粒子陷入局部最优,从而保证收敛于全局最优解.实验结果表明,该方法可以有效地实现青霉素发酵过程模型参数的准确估计,所得到的模型精度能够满足发酵过程的状态估计和控制需求.     

基于工作流和XML的生产报表系统设计与实现

传统化工生产企业无法实时获取远程生产数据报表,而现有报表工具存在数据和格式之间耦合度高、难以修改维 护,不能重用等缺点,为了克服这些缺点,以实际的科研项目为背景,将生产现场的各种数据通过信息网络系统进行集成, 在对企业报表工作流程与企业生产报表的特点进行全面分析的基础上设计并开发完成了基于工作流和XML技术的生产数据报表系统.实践结果表明,该系统具有良好的稳定性、安全性,高效性、易扩展性.     

一种基于群能量恒定的粒子群优化算法

粒子群优化算法(PSO)是一种新兴的随机优化技术，在许多领域得到了广泛应用。为了提高算法的计算精度，加快算法的收敛速度，本文提出了一种群能量恒定的粒子群优化算法(SEC-PSO)。算法根据粒子内能进行动态分群，并且引入粒子最差位置，通过最优个体和最差个体获取信息。将SEC-PSO用于几种典型函数的优化问题，仿真结果表明，SEC-PSO具有更强的全局搜索能力，优化性能明显提高。