PVC聚合釜远程监控及故障诊断系统

介绍了PVC聚合釜远程监控及故障诊断系统的结构和功能。该系统可实现远程智能化协同“会诊”式设备故障诊断等工作,对PVC聚合釜运行的实时运行数据及故障实行远程动态监控,实时了解设备的运转状态,及早预测和排除设备故障,提高企业管理效率。     

基于和声搜索优化多T-S模糊神经网络的聚合釜过程软测量建模

根据多个模型相加可以提高整体预测精度和鲁棒性的思想,提出一种基于模糊C均值聚类算法的多T-S模糊神经网络模型对聚氯乙烯(polyvinylchlorid,PVC)聚合生产过程中的氯乙烯(vinyl chloride monomer,VCM)转化率和转化速率进行预测。首先采用主元分析来对软测量模型的辅助变量进行选择以降低模型维数,并提出和声搜索和最小二乘法相结合的混合优化算法来优化T-S模糊神经网络子模型的结构参数。仿真结果表明该模型能够显著提高PVC聚合过程中经济技术指标预测的精度和鲁棒性,可以满足聚合釜生产过程的实时控制要求。     

化工ERP综述

经过二十多年来在我国实施ERP,对于它有各种不同的看法,只有很少的企业取得了成功,却是个不争的事实,本文对化工ERP进行了总结,主要介绍了化工ERP的体系结构,以及开发ERP时应该注意的各种事项,供大家参考。     

EEMD熵特征和t-SNE相结合的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承振动信号的非平稳非线性特性,提出了一种采用集合经验模态分解（EEMD）熵特征提取、t-分布邻域嵌入（t-SNE）和粒子群优化-概率神经网络（PSO-PNN）的滚动轴承故障诊断方法。首先,对振动信号应用EEMD算法实现分解,生成多个固有模态函数（IMFs）,对生成的含有主要故障信息的模态分量进行选择,以进一步实现熵特征提取,然后对高维特征数据应用t-SNE算法进行降维,最后利用PSO-PNN分类器进行故障识别。通过案例1和案例2的分析结果表明：该方法对滚动轴承故障识别率均达到100%,具有较高的故障识别率,能对滚动轴承的故障类型有效的识别。     

基于改进差别矩阵属性约简的聚合釜粗糙集-神经网络故障诊断

引言 聚氯乙烯树脂(PVC)是重要的有机合成材料,其产品具有良好的物理性能和化学性能,广泛应用于工业、建筑、农业、电力、公用事业等领域.聚合釜则是聚氯乙烯生产装置的关键设备,聚合釜能否稳定运行直接关系到整个聚氯乙烯生产装置的运行状况.     

企业管理和生产控制微机网络系统

企业管理和生产控制网络一体化是计算机网络技术在企业管理中一重大发展，给生产和管理提供了科学化、现代化的管理工具，为企业开辟了新的管理手段。     

基于T-S模糊神经网络汽提塔温度控制研究

由于汽提过程是一个具有高度非线性和时变等特点的复杂工艺过程,其准确的数学模型难以建立,过程参数也较难控制,运用传统的控制方法难以达到高精度的控制效果。基于T-S模糊神经网络具有较强的逼近和学习能力,又需要较少的先验知识,能够在线学习等特点,本文采用最邻近聚类法对传统的T-S模糊神经网络方法进行改进,同时,采用共轭梯度法和递归最小二乘法来确定模型得参数,结合现有的该公司的实际运行数据,建立了汽提塔系统的模型。仿真结果验证了采用T-S模糊神经网络方法建模的有效性。     

基于LE-ISTOA-SVM的聚合釜化工过程故障诊断

聚合釜是制备高分子化合物的最主要设备,其能否稳定的运行关系到产品的质量以及人员、设备的安全。但是,现代化工生产流程非常复杂,化工过程诊断数据具有高维非线性的特点。提出了基于LE-ISTOA-SVM的聚合釜化工过程故障诊断方法。首先,使用拉普拉斯特征映射算法（Laplace Feature Mapping Algorithm,LE）对故障数据进行降维。然后,使用改进乌燕鸥优化算法（Improved Sooty Tern Optimization Algorithm,ISTOA）优化SVM（Support Vector Machine,SVM）的参数来提高其性能。最后,利用聚合釜的实验数据做仿真测试。测试结果表明,该方法有较好的诊断效果。     

化工ERP综述

经过二十多年来在我国实施ERP,对于它有各种不同的看法,只有很少的企业取得了成功,却是个不争的事实,本文对化工ERP进行了总结,主要介绍了化工ERP的体系结构,以及开发ERP时应该注意的各种事项,供大家参考。