基于三层结构的流程工业现代集成制造系统

流程工业是国民经济发展的重要支柱 ,流程工业现代集成制造系统 (CIMS)是提高流程工业竞争力的重要高技术之一 ,是工业自动化领域的前沿课题。提出了适合流程企业实现扁平化管理模式的基于经营计划系统 (BPS) /制造执行系统 (MES) /过程控制系统 (PCS)三层结构的CIMS ,并分别阐述了BPS、MES、PCS的功能及关键核心技术的发展方向  

差分进化算法研究进展

作为一种简单而有效的新兴计算技术，差分进化算法（DE）已受到学术界和工程界的广泛关注．并取得了许多成功应用．为此，围绕差分进化算法的原理、特点、改进及其应用等方面进行全面综述．重点介绍了针对复杂环境的差分进化算法研究内容，包括多目标、约束、离散和噪声环境下的优化等．最后提出了有待进一步研究的若干方向．  

过程控制的发展与展望

本文介绍过程工业的特点，回顾过程控制的发展过程，指出过程控制的趋势，强调过程综合自动化这一发展方向，并讨论过程控制面向的理论和实际问题。  

非对称信息下供需链中供应商的回购决策分析

为了解决供需链中下游实体的成本是私有信息的情况下，上游供应商的回购决策问题，运用委托—代理模型研究了供应商的最优回购策略，得到了供应商的最优决策方案，与对称信息的情况相比，信息结构的非对称导致下游实体的订货量低于系统的最优订货量，使得供需链无法达到协调，供需链的总利润和供应商的利润降低，零售商的利润增加，在非对称信息下，供应商提供的契约菜单值随着下游实体成本的增加而增大。  

可拓控制的探索与研究

本文在文献〔１〕和〔２〕中提出的可拓控制器设计方法的基础上，对可拓控制器的结构和具体实现进行了研究。提出了上层可拓控制器和基本可拓控制器的概念，探讨了上层可拓控制器的实现问题，改进了基本可拓控制器的控制算法，并采用这类可拓控制器对线性系统、大迟延系统和非线性系统做仿真研究，仿真结果表明可拓控制具有良好的品质和较好的发展前景。  

基于LS-SVM的非线性预测控制技术

探讨了利用最小二乘支持向量机(LS—SVM)进行非线性系统辨识的方法，LS—SVM用等式约束代替传统支持向量机中不等式约束，求解过程从解QP问题变成解一组等式方程，将得到的LS—SVM模型应用到非线性预测控制，提出了基于LS—SVM模型的非线性预测控制算法，通过CSTR过程仿真表明，最小二乘支持向量机学习速度快，在小样本情况下具有良好的非线性建模和泛化能力，基于LS—SVM的预测控制算法具有很好的控制性能。  

基于支持向量机的软测量建模方法

提出了一种基于支持向量机的软测量方法，并建立了青霉素发酵过程中菌丝浓度的软测量模型，通过实验分析了参数调整和核函数选择对支持向量机建模的影响．利用现场数据建立各种软测量模型可以发现，与其他软测量方法相比，支持向量机方法在理论上优于人工神经网络等其他建模方法．  

混合量子遗传算法及其性能分析

首先比较了带量子门更新和群体灾变的量子算法(QA)以及加入对量子位的交叉和变异操作的量子遗传算法(QGA);然后结合量子搜索和传统遗传搜索提出了混合量子遗传算法的框架,并给出了基于二进制编码的混合量子遗传算法(BQGA)和基于实数编码的混合量子遗传算法(RQGA).基于典型问题的数值仿真和比较表明,RQGA的性能明显优于其他算法,对参数和初值具有较好的鲁棒性.  

企业网络系统中的现场总线技术

本文介绍了以现场总线为基础的企业信息网络集成系统。描述了企业信息网络集成系统的层次与结构；作为其基层网络的现场总线系统的结构特点、技术特点与优点，以及几种有影响的现场总线技术。  

基于支持向量机的非线性预测控制技术

探讨了利用支持向量机进行非线性系统辨识的方法,并将支持向量机模型应用到非线性预测控制,提出了基于支持向量机模型的非线性预测控制算法.对一个CSTR反应器的仿真表明,支持向量机在小样本情况下具有良好的非线性建模能力和泛化能力.基于支持向量机的预测控制具有很好的控制性能,为通用非线性控制提供了一种新的控制思路.􀁽