一种解决蕴含不确定性信息的氧化铝配料问题的智能优化方法

针对原料质量不稳定和成分检测大滞后带来的信息不确定性,提出了一种两级智能优化方法实现氧化铝配料过程中生料浆质量的优化控制.该方法通过引入中间优化同标,将优化问题分解为原料配比优化和料浆调配优化,逐步弱化不确定信息对生料浆质量的影响.配比优化基于入槽生料浆质量预测模型,设计了专家分级推理机制,实现多质量指标约束条件下的配比优化设定:调配优化将不确定的生料浆质量信息引入调配优化模型约束中,采用改进遗传算法求解最优渊配方案,配制高质量的生料浆.将提出的方法应用于国内某厂氧化铝配料过程,实现了生料浆质量指标的优化控制,简化了工艺流程,为存在信息不确定的长流程工业过程的优化控制提供了范例.     

基于融合模型的多目标分级推理方法及其工业应用

运用多模型融合方法，综合机理知识、残差智能补偿技术建立了氧化铝生料浆质量全局预测模型．根据质量指标影响因子及分类原则构建了配料专家数据库．在此基础上，提出了多目标分级推理决策，实现了配比的优化设定．该优化控制方法已成功应用于氧化铝生产企业的生料浆配料过程．运行效果表明，该方法可用于解决一类具有滞后、多约束等特性的复杂工业过程的优化控制问题．     

OPC技术在氧化铝生料浆配料优化专家系统中的应用

针对烧结法氧化铝生料浆配料过程的专家优化系统开发过程,通过分析控制系统结构和现场状况,采用OPC技术实现优化机与现场设备之间的实时数据通信.本文详细介绍了OPC服务器的配置方法,以及在VC开发环境下OPC客户端的开发方法,并将其应用到氧化铝生料浆配料过程的专家优化系统中,达到了实时优化控制的目的.     

基于PSO算法的生料浆配料过程的优化控制

针对烧结法氧化铝生产流程中的生料浆配料过程的工艺特点,将PSO算法应用在配料过程中的原料分配优化问题中,并构造了惩罚函数来处理配料过程中的各种约束条件.基于PSO算法的优化控制不仅可以保证生料浆的各项工艺指标达到设定值,同时可以保证配料成本最低.在某氧化铝厂的应用结果表明,该优化控制可以取代传统的人工配料生产方式,提高了生料浆各项工艺指标的合格率,降低了配料成本,实现了优化配料,取得了显著的应用效益.     

基于满意优化的氧化铝生料浆调配方法

提出了基于多目标满意优化的生料浆调配智能优化方法.该方法以满意度函数反映决策者对性能指标的评价,以综合满意度函数反映决策者对多目标协调的要求,构建氧化铝生料浆调配的满意优化模型,并通过自适应调整交叉概率和变异概率的改进遗传算法求解满意优化问题.所得优化结果更能反映决策者对实际工艺指标的评价,大幅度提高计算效率,减少生料浆质量指标的波动.基于工业运行数据的计算结果表明了该方法的有效性和实用性.     

从数据中提取生料浆配料过程运行控制的模糊规则

将减法聚类、神经网络、最相邻原则、对提取后的规则进行调整等方法相结合,从过程数据中自动提取出模糊规则,从而实现在氧化铝生料浆配料过程中将生料浆的各项质量指标控制在目标值范围内.某氧化铝厂的应用结果表明,所提取的模糊规则不仅具有良好的完备性和可解释性,同时可根据工况的变化自动调整各个控制回路的设定值,实现了该过程的优化运行.     

生料浆配料过程的优化设定软件

在生料浆配料过程中,磨机负荷是与生产效率和能源消耗密切相关的重要指标,生料浆的钙比、碱比和水分是重要的质量指标,实现磨机负荷及生料浆各项质量指标的优化控制的关键是确定出合理的赤泥浆、碱粉、各台磨机的混矿、石灰石、碱赤泥浆流量控制回路的设定值。设计并开发了生料浆配料过程的优化设定软件,详细介绍了该软件的结构、功能、程序流程图及实现画面等。优化设定软件可以根据工况的变化自动调整各种流量控制回路的设定值,从而提高了配料过程的产品质量和生产效率,并节能降耗,取得了显著的应用效果。     

基于专家知识的字典序优化决策方法及工业应用

为有效实现有色冶金配料过程的实时优化,首先根据氧化铝配料过程特点,建立一种字典序区间目标规划模型;然后通过整理长期积累的专家经验知识,构建了具有优先级的分类知识库;接着基于专家知识库的分类结构,提出一种字典序专家推理策略,以实现区间约束条件下的多质量指标的优化控制．工业应用结果表明,所提出的方法能够很好地实现生料浆质量的优化控制,为其他有色冶金工业配料过程的控制提供了一种优化模式．     

基于区间数的黄金湿法冶炼过程建模与优化研究

针对黄金湿法冶炼生产过程中某些关键变量不能准确在线测量，导致局部工序无法定量建模、难以基于定量模型实现过程优化控制的问题，提出一种基于区间数的过程分层优化方法.在对黄金湿法冶炼生产过程特点进行分析的基础上，提出了基于区间数的过程分层优化框架.基于专家知识和现场操作人员经验等信息，建立了调浆过程的模糊定性模型.结合氰化浸出和置换等工序的定量模型及调浆过程的定性模型，建立了以综合经济效益最大为优化目标的黄金湿法冶炼生产过程优化模型.针对模糊定性模型的每一输出模态，利用区间数代替无法检测关键变量，提出了基于区间优化和分层优化思想相结合的优化方法，实现了黄金湿法冶炼过程的优化.与传统全流程优化方法的仿真对比实验表明，所提方法在具有不确定性的流程工业生产过程优化中具有一定的应用价值.     

烧结法配料过程计算机控制系统

针对烧结法配料过程的工艺特点及技术要求,提出了实现综合生产指标优化的配料过程计算机控制系统,讨论了由过程控制、过程管理二层结构组成的计算机控制系统的结构、功能及优化控制策略,基于人工智能方法实现了过程控制。该系统成功应用于某氧化铝厂烧结法配料生产过程,磨机产能和生料浆一次配料合格率得到了大幅度提高,实现了配料过程的优化控制、优化运行、优化管理,取得了显著的应用成效。     

基于蚁群算法的小波降噪双阈值优选方法

将相关性分析方法和阀值降噪方法相结合,提出了一种基于蚁群算法的小波降噪双阙值优选方法.首先根据噪声的分布特点确定合理的寻优区间;然后根据信号和噪声的小波系数自相关系数的不同特点确定优化日标函数;最后利用蚁群算法在寻优区间内搜索最优上下阈值.仿真和压缩机振动故障检测的实际应用表明,该方法能够选掸最优降噪阈值,有效去除噪声...     

基于NSGA-II 算法的上面级转移轨道中途修正时机优化

设计了一种基于NSGA—Ⅱ的中途修正时机优化算法．基于上面级运动方程和Lambert远程变轨,通过算例验证了中途修正的必要性,确定了修正策略．引入NSGA—Ⅱ算法,对中途修正的目标函数进行优化,得到了修正时刻的最优解集．结果表明,该算法得到的修正时机优化Pareto最优解集完整且分布均匀,中途修正效果很好．     

基于微粒群算法的转炉合金加入量多目标优化模型

针对转炉炼钢过程中钢水出钢环节脱氧合金剂加入量确定的问题,建立了合金加入量优化计算模型.首先,利用支持向量机建立钢包元素含量预测模型,将该模型的预测结果与元素规定含量的误差作为优化模型的一个目标函数,合金成本作为另一个目标函数;然后利用预测收得率方法计算合金加入量并作为优化模型的初始值,使用改进的动态邻域多目标微粒群算法对优化模型进行求解,有效地找出Pareto最优解集,并根据实际需要得出较好的优化结果.仿真实验表明了该优化模型的有效性.     

基于多模型切换的多观测器轨迹优化研究

充分考虑辐射源信号覆盖范围带来的观测约束,提出一种基于动态区间划分的多模型切换轨迹优化算法．该算法根据可探测区域内的观测器构造子区间划分特征向量,在不同的控制层使用相应的切换策略分别设计观测器运动规则、构造性能指标函数．根据设定的目标优化函数,在切换子层综合多种优化算法分别对不同的观测器进行轨迹优化．仿真表明,该方法能够有效解决观测约束下的匀速运动目标轨迹优化问题,具有一定的工程应用价值．     

一种适用于多类不平衡数据集的模糊关联分类方法

提出一种适用于多类不平衡分布情形下的模糊关联分类方法,该方法以最小化AdaBoost.M1W集成学习迭代过程中训练样本的加权分类错误率和子分类器中模糊关联分类规则数目及规则中所含模糊项的数目为遗传优化目标,实现了AdaBoost.M1W和模糊关联分类建模过程的较好融合.通过5个多类不平衡UCI标准数据集和现有的针对不平衡分类问题的数据预处理方法实验对比结果,表明了所提出的方法能显著提高多类不平衡情形下的模糊关联分类模型的分类性能.     

具有量子行为的协同粒子群优化算法

以分布估计算法(EDA)的角度,从理论上指出,具有量子行为的粒子群优化算法(QPSO)本质上是EDA算法与原始粒子群算法(SPSO)的综合.针对进化类算法普遍遇到的过早熟问题,将协同搜索策略引入传统的QPSO算法,提出了具有量子行为的协同粒子群优化算法(MQPSO).通过实验确定了最适合MQPSO算法的通信频率以及子种群大小.实验结果表明,该算法较QPSO及SPSO算法具有更快的收敛速度和更强的搜索精度,其优势在高维优化问题中更为明显.     

可分离物品多属性多源采购的优化决策模型

以可分离物品的采购问题为实际背景,提出了可分离物品多属性多源采购的优化决策模型.首先在多属性信息下定义了采购商和供应商的效用函数;然后以社会福利最大化为目标,以市场出清价格为歧视性价格和统一价格两种不同形式分别构建了可分离物品多属性多源采购的供应商优选模型,通过求解模型得出最优的供应商和相应的供应量;最后,给出了一个电煤多属性多源采购的应用实例,表明了所设计的可分离物品采购决策方法的可行性和合理性.     

基于贝叶斯粗糙集和混合专家模型的CBR 系统

建立一个完整的案例推理系统,提出一种高效的案例检索方法和一种案例调整策略.在案例检索过程中,提出一种基于贝叶斯粗糙集的属性权重确定算法,在此基础上利用最邻近法检索出与当前案例最相似的一组案例作为参考.使用检索出的相似案例训练分层混合专家模型,并用微粒群算法优化模型参数,实现了对案例的调整.采用实际转炉生产数据进行仿真,结果表明了该案例推理系统的有效性.