气体分馏装置脱丙烷塔的流程模拟

以某石化公司300kt/a气体分馏装置中脱丙烷塔为研究对象,运用流程模拟软件PRO/Ⅱ进行稳态模拟,使脱丙烷塔在产品质量符合要求的条件下,塔的操作参数最佳,塔的能耗值达到最小.综合考虑各关键影响因素,采用流程模拟软件PRO/Ⅱ的灵敏度分析方法,对该塔进行模拟分析,并对分析的结果进行总结和讨论.     

基于红外图像识别的电气设备故障诊断

红外图像在故障诊断方面有着广泛的应用,但所采集的图像往往存在边缘模糊,细节丢失等问题,很难准确获取故障点信息。针对该问题本文提出了一种图像增强的综合算法,首先应用大津法将电气设备作为目标区从背景图像中分割出来,再用改进后的直方图均衡法对目标区增强,最后与细节图像叠加,该算法使故障信息在红外图像中得到了有效识别。仿真结果验证了该算法的有效性。     

一种用于全局优化的蚁群算法

针对蚁群算法不太适用于连续优化问题,且在搜索过程中容易陷入局部极值的缺点,提出了一种快速全局优化的改进蚁群算法,该算法同时采用在最好解蚂蚁领域内进行搜索及将本次循环得到的最优解作为起始解的搜索方式,以扩大其搜索范围,避免其陷入局部最优。通过对3个典型函数优化问题进行测试并与其他优化算法进行比较,结果表明该改进算法不仅能应用于对连续对象的优化,同时具有良好的全局优化性能,收敛速率快,寻优精度高。     

基于滑模控制的二级倒立摆稳定控制

对二级倒立摆系统的稳定和鲁棒控制问题,采用极点配置方法设计了滑模变结构控制器。针对变结构控制器的抖振,提出了一种新型的变趋近律方法来改进控制器。仿真实验表明,该控制策略不仅能实现系统的稳定控制,而且具有较强的抗干扰能力和鲁棒性。     

基于粒子群优化的神经网络容错控制算法

针对一类非线性系统的传感器故障,将故障诊断与容错控制方法相结合,提出了一种容错控制方法。用BP网络建立传感器故障模型,并用粒子群算法来训练BP网络的参数,在线估计系统的状态和故障参数。然后将故障参数与修正的Bayes分类算法相结合,对传感器故障在线检测、分离和估计,通过补偿算法,实现容错控制。对连续搅拌釜式反应器（CSTR）的仿真结果表明,该方法收敛性好,对传感器故障具有很强的容错能力。     

一种非线性系统的自适应无模型预测控制方法

为了避免基于模型的控制方法在控制非线性系统时存在建模困难和模型失配的问题,提出一种非线性系统的自适应无模型预测控制方法。该方法首先将非线性系统转化为由一组伪偏导数描述的线性系统,然后利用一种改进的投影算法在线估计这组伪偏导数,得到被控系统的泛模型。根据得到的泛模型,推导出预测模型,在此基础上根据预测控制滚动的优化策略求解二次目标函数得出最优控制律。通过对CSTR过程进行仿真验证,结果表明该方法具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。     

一种基于PSO算法的非线性模型预测控制方法

将微粒群优化(PSO)算法用于输入受限非线性系统,提出了一种基于PSO的非线性模型预测控制算法.该算法采用双模控制策略,将保证预测控制稳定性的终端等式约束转化为终端不等式约束,推导出使系统稳定的不变可行集.在不变集外,利用PSO算法优化求解预测控制律,使系统状态进入不变集;在不变集内,利用线性状态反馈使系统状态渐近稳定.同时对算法的稳定性进行了分析.仿真结果证明了该算法的可行性和有效性.     

一种基于T-S模糊模型的自适应预测函数控制

针对离散时间非线性系统，提出了一种基于T-S模糊模型的自适应预测函数控制算法。该算法利用加权递推最小二乘法在线辨识T-S模糊模型后件参数，以克服模型失配对系统性能的影响。根据辨识得到的模型参数直接递推计算模型的预测输出，而不需要求解Diophantine方程，进而直接递推求解预测控制律，而不需要求解矩阵逆。仿真结果表明，该算法具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。     

多阶段间歇过程鲁棒模糊预测异步切换控制EI北大核心CSCD

本文针对非线性多阶段间歇过程在切换瞬间存在异步切换的问题,提出了一种鲁棒模糊预测异步切换控制方法.该方法将非线性多阶段间歇过程表示为同步子系统和异步子系统的等效闭环扩展Takagi-Sugeno模糊模型,在此基础上给出了确保每个批次指数稳定和每个阶段渐近稳定的,基于线性矩阵不等式的稳定性条件以及不同情况运行时间的计算方法.根据运行时间采用超前切换思想,避免异步切换情况的出现,保证系统的稳定运行.仿真案例表明所设计的控制器是有效的和可行的.