CANBUS2.0B在配电网自动化中的应用

我国配电网自动化试点工作目前正在全国各地展开,其主干通讯网均采用光纤自愈环或光纤以太网结构,通讯协议大都采用IEC870-5-101规约。根据配电网终端信息量的不同,对于大型开闭所或配电所,使用多台FTU监控开闭所的全部信息,采用CANBUS现场总线技术实现FTU间隔层网络通信。CANBUS控制芯片SJA1000支持CAN2.0B协议,在原CAN2.0A协议的基础上扩展了ID的位数,又在过滤接收功能里增加了双滤功能,因而更加适用于具有多网络节点,需要实时传输信息,能够广播传输信息的配电网自动化终端层。  

基于核规范变量分析的非线性故障诊断方法

提出一种基于核规范变量分析（KCVA）的非线性过程故障诊断方法．该方法使用核函数完成非线性空间到高维线性空间的映射，避免了高维空间中的数据处理和非线性映射函数的使用．在线性空间中使用规范变量分析（CVA）来辨识状态空闻模型，从数据中提取状态信息．3个监测量（Tr^2，Ts^2，Q）用来进行故障检测，同时使用贡献图分离故障变量，并判断故障原因．在CSTR系统上的仿真结果表明，KCVA方法比主元分析法（PCA）和CVA方法能更灵敏地检测到故障的发生，更有效地监控过程变化．  

基于Kalman-OLS的聚丙烯熔融指数软测量

针对聚丙烯装置熔融指数软测量中的非线性和多工况切换操作问题,提出1种基于卡尔曼滤波-正交最小二乘(Kalman-OLS)的非线性自适应软测量方法。通过对聚丙烯装置反应系统进行机理分析,采用正交最小二乘方法(OLS)来拟和辅助变量和熔融指数之间的非线性关系。OLS方法的优化目标函数中同时考虑基于留一法均方误差(LOO MSE)和模型参数的局部正则化(LR),以提高模型的稀疏性和泛化能力。为适应装置多工况操作的现状,进一步提出使用Kalman滤波器对OLS模型参数进行自适应更新。工业数据应用结果表明,提出的Kal-man-OLS方法能够比偏最小二乘(PLS)、OLS方法更准确的预报聚丙烯熔融指数的变化。  

基于多尺度核主元分析的非线性过程监控方法研究

针对化工过程数据的多尺度性和非线性特性,提出了一种多尺度核主元分析方法(MSKPCA)监控过程的运行状态。使用小波变换在不同尺度下分解测量信号．然后借助于核函数对分解后的数据进行非线性变换,在变换后的线性空间中用主元分析(PCA)提取过程数据的主要特征,构造监控统计量T2和Q来检测故障。在此基础上,提出了一种贡献图方法．计算过程变量对故障的贡献量,用于故障变量的分离。在TE过程上的监控结果表明,MSKPCA可以比PCA和动态PCA更迅速地检测到过程故障,贡献图方法能够正确地分离故障变量。  

基于ALSICA算法的多工况非高斯过程故障检测方法

针对工业过程数据的多模态、非高斯分布等问题,提出了一种基于自适应邻域参数的局部标准化独立元分析(adaptive local standardized independent componentanalysis,ALSICA)算法,并将该算法应用于过程故障检测中。针对传统的ICA算法未能考虑过程数据的多模态分布问题,引入局部标准化方法建立了局部标准化独立元分析(LSICA)算法。进一步,考虑到局部标准化方法的邻域参数K值选取的问题,提出了一种新的ALSICA算法,该方法基于密度最优的概念选取邻域参数K值,并且K随着数据点变化做出自适应改变。然后建立独立元监控统计变量,进行在线监控。连续搅拌反应釜(continuous stirring tank reactor,CSTR)系统仿真结果验证了ALSICA方法较传统的ICA方法效果更优。  

一种改进牛顿法的盲源分离算法

针对盲信号分离中超高斯信号亚高斯信号混叠难以分离的问题,提出一种基于改进牛顿法的盲源分离算法。该方法引入开关准则,利用随机变量的峭度来区分信号的类型,不同的信号选择不同的非线性函数,通过牛顿迭代方法求出分离矩阵,实现同时含有超高斯信号和亚高斯信号的杂系混合信号的盲源分离。仿真实验表明了该方法计算量小,易于实现,对于杂系混合信号的盲源分离是有效的,且在收敛速度和分离性能上比原牛顿法和扩展的信息最大化法有所改进。  

有限资源约束的产品开发多项目协同排程

针对有供应商参与的大批量制造企业产品协同开发特点，分析了多项目协同计划编制与设计资源在不同需求、不同时段、有无冲突等状态下的匹配情况，建立了多项目协同计划编制与资源颗粒约束匹配模型和实现算法，针对常见的计划与资源颗粒匹配时的无前置计划、有前置计划、计划与资源冲突等三种情况，提出了一种基于有限设计资源约束的新产品开发多项目协同计划编制方法，并用一实例对所建模型和计划编制方法进行了验证，证明提出的方法是可行的。  

基于特征向量提取的核回归建模方法研究

针对工业软测量中的非线性数据回归问题,提出一种基于特征向量提取的核回归建模方法.基于核函数非线性变换技术,建立非线性软测量模型-核回归模型.为了减少核回归模型中的优化参数,采用特征向量提取(FVS)算法选择核回归模型的特征向量,最后采用改进的粒子群优化算法估计模型参数.在工业数据上的应用结果说明了方法的有效性.  

在多项目管理人力资源调配中的病毒遗传算法

在分析多项目并行任务资源分配的研究现状基础上,针对企业多项目管理中有限人力资源配置这一核心问题,对人力资源限制下多项目任务调度的过程进行了数学描述,并采用基于病毒遗传算法的倒排法对多项目任务进行排程,力求在满足工期的前提下得出较优的工程解,实现多项目并行任务管理中人力资源的优化配置。  

基于鲁棒规范变量分析的故障诊断方法

针对工业过程的建模数据中含有离群点的情况,提出一种基于鲁棒规范变量分析(CVA)的故障诊断方法.该方法使用相关系数的鲁棒估计代替传统的相关系数,通过基于粒子群算法的投影寻踪技术计算最大化鲁棒相关系数的规范变量,从而建立统计模型并监控统计量检测过程的变化.连续搅拌反应器(CSTR)系统的仿真结果说明,鲁棒规范变量分析方法能在含离群点数据的基础上建立准确的统计模型,比规范变量分析更有效地监控过程变化.