无线通信技术在化工生产过程中的应用研究

化工生产过程中工业自动化控制已广泛应用,无线通信技术的快速发展可实现仪表之间数据信号的无线传输。将无线传输模块应用到化工生产的分布式控制系统中,实现化工无线分布式控制系统的设计,并应用于甘氨酸生产过程控制系统中,结果显示:实时数据库包括图形显示、数据报表、历史报表和历史数据库数据,与通讯管理模块互联;通过无线分布式控制系统运用管理层协议实现所有连接设备之间的通信自由,化工无线分布式控制系统的运行和生产过程控制不受系统器件故障的影响。对精馏塔控制设备工艺流程中的部分开关量控制进行了模拟测试,达到了预期效果。     

超临界锅炉增容提效升参数改造综合分析

介绍了某厂超临界机组存在主汽温设计值偏低,机组热效率偏低的问题及机组改造情况及效果。阐述了机组提高主汽温改造,调整炉内受热面的同时改造宽负荷脱硝。改造后机组锅炉侧主汽温从543℃提高至571℃,汽轮机组的热耗降低58kJ/kWh,锅炉受热面无超温现象,并在30%BRL左右即可满足脱硝系统投运条件。     

Linear manifold clustering for high dimensional data based on line manifold searching and fusing

High dimensional data clustering, with the inherent sparsity of data and the existence of noise, is a serious challenge for clustering algorithms. A new linear manifold clustering method was proposed to address this problem. The basic idea was to search the line manifold clusters hidden in datasets, and then fuse some of the line manifold clusters to construct higher dimensional manifold clusters. The orthogonal distance and the tangent distance were considered together as the linear manifold distance metrics. Spatial neighbor information was fully utilized to construct the original line manifold and optimize line manifolds during the line manifold cluster searching procedure. The results obtained from experiments over real and synthetic data sets demonstrate the superiority of the proposed method over some competing clustering methods in terms of accuracy and computation time. The proposed method is able to obtain high clustering accuracy for various data sets with different sizes, manifold dimensions and noise ratios, which confirms the anti-noise capability and high clustering accuracy of the proposed method for high dimensional data.     

面向调控网络参数学习的无迹粒子滤波算法

目前基于微分方程模型学习网络参数的工作普遍基于卡尔曼滤波器,对所分析系统有线性假设前提,而基因调控网络具有强非线性,因此需要更适用于非线性模型的方法。提出了一种基于无迹粒子滤波器学习基因调控网络参数的方法,由于粒子滤波方法不受模型线性假设的约束,因此能够对非线性系统进行更好的拟合。通过对Repressillar模型中隐变量与未知参数的估计并与无迹卡尔曼滤波器所获结果的比较,提出的算法有效减少了估计误差。并对粒子数目对结果的影响进行了分析。相较于卡尔曼滤波器,无迹粒子滤波方法对于调控网络参数学习精度更高。粒子数目太少或太多都会减弱估计精度,因此选择适当的粒子数目非常重要。     

联邦开发过程中的校核、验证与确认（VV＆A）

对联邦的VV＆A不仅能够使每一步的工作得到跟踪和衡量,还使每一步能够减少多余的工作量,巩固需要加强的工作,明确开发人员的角色和职责,从而使人力、时间、资金等资源得到更加有效率的利用,仿真的结果变得更加可预测和准确,在很大程度上减少了编程的风险.联邦成员描述了仿真模型的各对象类、交互类、相关的属性、参数等信息,而联邦是各联邦成员的有机集成,构成具有特定功能的仿真系统.因此,联邦成员的正确性是联邦正确性的前提,决定了仿真系统的成败.在VV＆A的过程中,最好采用一些自动化工具以便于工作,同时要根据具体仿真系统的实际情况来确定VV＆A所需要作的工作.