基于LS_SVM的在线建模方法在大肠杆菌发酵过程中的应用

为了实现大肠杆菌发酵过程菌体浓度基于模型的优化控制,提出一种基于最小二乘支持向量机(LS_SVM)在线建立大肠杆菌发酵过程局部模型的方法.该方法首先将当前批次滑动时间窗内采集到的数据作为查询序列,以动态时间弯曲距离(DTW)为判断时间序列相似性的标准,从历史批次数据库中搜索与之相似度最高的数据区间,组成训练样本集.然后利用LS_SVM在线建立发酵过程的局部模型.最后通过实际的大肠杆菌发酵过程数据,对本建模方法与传统的LS_SVM离线全局建模方法进行了仿真验证.结果显示,本方法在线建立的大肠杆菌发酵过程菌体浓度预估模型具有更高的精度以及动态适应能力.     

钢球磨煤机制粉过程的混合智能建模

钢球磨煤机制粉系统是一个具有多变量强耦合性、强非线性、大时滞特性的对象,很难建立它的精确数学模型.针对该问题,提出钢球磨煤机制粉系统的混合智能建模策略.通过机理建模方式建立钢球磨煤机制粉系统的入口负压、磨机差压、出口温度的模型.针对机理模型输出的出口温度与现场实际误差大的问题,增加了出口温度的补偿模型.为更好反映磨机负荷,建立磨音的神经网络模型.通过与现场实验数据的对比验证了模型的有效性.     

带有工况中心修正的多模型在线建模

针对运行工况频繁波动、单一模型难以描述过程特性的问题,提出了带有工况中心修正的多模型在线建模方案,包括工况识别机制、局部模型、多模型合成机制.工况识别机制根据工况特征变量分析工况范围,由相近度修正工况中心;局部模型采用Hammerstein模型,非线性增益由带有稳定学习算法的小波神经网络建立,线性模型由带控制量的自回归模型(ARX)建立;多模型合成机制采用加权求和方法.在线修正工况中心可反映工况的时间变化特性,参数稳定学习算法改善了模型精度和自适应能力.采用此方法建立污水处理过程化学需氧量(COD)软测量模型,结果表明,模型在工况大范围变化时仍具有满意预测效果.     

水泥立磨流程的建模和控制优化

综述水泥流程工业中的立磨粉磨过程,通过分析立磨流程工艺特点,提出了立磨多回路控制系统设计思路,并采用最小二乘法建立立磨控制回路模型,根据现场操作经验及病态工况特点提取多回路切换控制规则.基于回路数学模型,采用预测控制方法对各回路实现优化控制.该系统在某水泥厂5 000 t/d水泥生料生产线试运行3个月,立磨系统的生产效率和成品合格率均取得显著提高.     

水泥磨配料过程仿真模型

水泥磨配料过程是较难建模仿真研究的对象，该文用泛布尔代数为分析工具建立水泥磨配料过程的仿真模型，仿真结果与实际生产数据相比较，得到比较好的一致性，这对工业生产过程的仿真研究有重要意义。     

直流锅炉蒸汽发生器的模块化建模与仿真

为简便、全面地研究直流锅炉蒸汽发生器的动态特性,采用了模块化和移动边界法相结合的方法,建立了直流锅炉蒸汽发生器的数学模型.建模过程中,将蒸汽发生器划分为水冷壁、汽水分离器两大模块,其中水冷壁分为三段,采用非线性集总参数移动边界法建立三个独立模块;汽水分离器采用集总参数法建立干式运行模块.在仿真模型的基础上进行动态仿真试验,试验结果与实际系统的动态特性相符,不仅成功解决了大扰动全工况仿真问题,而且使得二次建模过程更为简便.该模型的建立,为直流锅炉系统工程分析和大规模火电厂仿真机的开发打下了良好的基础.     

基于群体平衡的球磨机粉磨过程动态仿真

为了进一步弄清球磨机粉磨过程的工艺特性,为过程参数设计、控制和优化工作提供依据,降低控制和优化系统实施的风险,节约设计、开发和调试的成本,根据群体平衡模型和特劳姆曲线建立了球磨机粉磨过程和空气选粉过程的数学模型,对球磨机内部的料流以及物料粒度分布情况进行模拟,、基于Matlab/Simulink仿真平台进行二次开发,采...     

超超临界直流炉核心模型的建立与仿真分析

为了系统地研究超超临界直流炉蒸汽发生器的动态特性,以泰州电厂1000MW超超临界直流炉为研究对象,通过合理简化和机理分析,采用非线性集总参数移动边界的方法,建立了蒸汽发生器的数学模型。建模过程中,针对相变点的位移问题,将相变点的位置作为独立变量置入模型,成功解决了超超临界工况下大扰动动态仿真所面临的问题。通过二次建模,使计算机的仿真更便于实现。在仿真模型的基础上,针对亚临界和超超临界两种典型工况,进行动态仿真,试验结果与实际系统的动态特性相符。通过模型的建立,为超超临界直流炉系统工程分析和大规模火电厂仿真机的开发打下了良好的基础。     

再磨过程的泵池液位和给矿压力双速率区间控制

赤铁矿再磨过程是以矿浆泵频率为输入、以给矿压力为内环输出、以泵池液位为外环输出的强非线性串级工业过程.当赤铁矿粒度分布大范围变化,导致一段磨矿与磁选矿浆流量和再磨排矿流量频繁波动,使泵池液位频繁波动,造成内外环频繁波动.本文将上述动态特性变化用未建模动态来描述,通过设计消除前一时刻未建模动态补偿信号叠加于基于线性模型设计的反馈控制器,采用一步最优前馈控制律和提升技术,提出了泵池液位和给矿压力双速率区间控制算法.给出了所提控制算法的稳定性和收敛性分析,通过半实物仿真实验表明所提出的控制算法可以将处于频繁随机波动的泵池液位和给矿压力变化率控制在目标值范围内.     

基于生产目标的铝粉氮气雾化过程优化控制

铝液液位和温度、雾化氮气压力和温度以及环境氮气压力和温度之间,具有复杂的非线性、大滞后、强耦合和严重不确定性的特点,很难用机理建模方式获得它们的确定模型。针对这一问题,以优化铝粉粒度分布为生产目标,提出了基于RBF神经网络建立铝粉氮气雾化生产过程模型,采用改进的遗传算法对雾化过程各控制量的设定值进行优化,根据工况条件的变化动态地设定各个控制环节的设定值使铝粉氮气雾化效果达到最佳,从而提高微细铝粉收率的优化控制方法。优化前和优化后的铝粉粒度分布对比结果表明,采用该方法能显著地改善氮气雾化效果,有效提高微细铝粉收率。     

基于RS与LS_SVM的密闭鼓风炉故障诊断

针对密闭鼓风炉故障信息的复杂性和不完备性,建立了基于粗糙集（RS）和最小二乘支持向量机（LS_SVM）相结合的故障诊断模型。首先运用等频率划分法对故障诊断数据中的连续属性进行离散化,然后采用粗糙集理论进行故障诊断决策系统约简,获得最优决策系统。将约简结果与LS_SVM相结合,建立了故障诊断模型。实验结果表明,该模型提高了诊断效率和判断准确率。     

闭路球磨机的非线性动态辨识及最佳循环负荷量求取

1 引言磨机是水泥厂的主机之一,其能耗大,效率低。据有关文献介绍,水泥生产中约有70%的能耗用于粉磨作业,而用于粉磨功(有用功)的能耗仅占磨机耗电量的2%～10%,其余为损耗。因此,合理使用磨机与控制磨机负荷并使之在最佳工作状态下运转,是提高磨机粉磨效率和降低能耗的重要途径。粉磨系统具有非线性、大滞后和慢时变参数等特性,其最佳负荷即最大生产能力随着生产过程中原料的粒度分布,易磨性及研磨体研     

基于分层粒度对比网络的钢铁燃气调度知识获取与建模

对于钢铁燃气系统的实时有效调度是实现企业节能降耗的关键.考虑燃气产消过程所包含的多工况特征,提出了一种基于分层粒度对比网络的调度知识获取与建模方法.鉴于深度对比学习对于语义信息的处理能力,定义和描述了一系列信息粒度,以建立能源数据的语义表示.为初步提取多工况调度知识,采用长短时记忆(Long and short-term memory,LSTM)网络学习具有时变特性的粒度变量特征.在此基础上,利用专家经验知识定性地划分对比学习样本,建立基于粒度对比学习的知识表征网络.为挖掘调度数据中所包含的深层次知识,进一步提出了基于反馈机制的分层对比网络模型,并通过网络输出层实现调度建模任务.实验部分采用了国内某钢铁厂高炉煤气系统的实际数据进行了多组对比实验,结果表明所提方法获得的知识表示能够有效提高燃气系统的建模精度,帮助实现专家级别的调度表现.     

一种基于工况分解的热工过程非线性控制模型建立方法及应用

充分考虑大多数复杂热工控制对象非线性特性与运行工况密切相关的实际特点,采用基于工况分解的多模型建模思路,提出一种面向控制的非线性过程建模方法.将该方法应用于某电厂300MW机组锅炉过热汽温对象,实际考核结果表明采用该方法建立的模型,即使在运行工况大范围变化时也具有满意的动态预测效果,验证了提出的方法的有效性.     

基于DP-RFR的多模型软测量建模

实际工业过程往往是一个多工况、非线性的大规模复杂系统,使得单一模型软测量建模方法难以充分挖掘数据信息。针对这一问题提出了一种基于密度峰(Density Peak,DP)聚类和随机森林回归(Random Forest Regression,RFR)的多模型软测量建模方法,从而对主导变量进行估计。首先,利用DP聚类算法对训练数据进行划分;其次,采用RFR方法建立各子类的回归子模型;最后采用开关切换的方法进行多模型融合。将提出方法应用于TE过程和丁烷蒸馏过程的软测量建模中,分别对产物G含量和丙烷含量进行估计。仿真结果表明估计精度得到提高,证明该方法是有效的。     

三相异步电机建模与动态协同仿真技术实现

Matlab在复杂参数元件的仿真模型方面存在不足,不能直观、准确地给出电机在复杂电磁环境下的实际工况。针对这一问题,对ANSYS的三相异步电机建模与协同仿真技术进行研究。为了实现三相异步电机的动态协同仿真,对整个机电系统的性能进行分析,采用Ansys/Maxwell仿真软件建立三相异步电机本体模型、Ansys/Simplorer软件建立控制系统主电路、Matlab/Simulink建立电机控制策略的仿真模型。将电机本体有限元模型和控制系统模型相结合。重点对电机控制系统的匹配性能、电磁性能、机械特性以及稳定性进行精确分析,进而给出电机建模与仿真建模方法、步骤以及分析结果。通过仿真研究发现,动态联合仿真不仅能够真实地反映变频调速系统的实际运行情况,而且能够直观地展示电机在调速过程的电磁分布以及磁场变化。这对于变频调速控制系统的理论研究具有重要的现实意义。     

工业过程多模型建模及辨识方法研究

针对实际的工业过程建模中存在的多工况和采样延时这两大重要数据特征,首先利用LPV模型拟合多工况过程,选取线性ARX模型作为LPV的局部模型;同时将采样延时和数据的工况归属作为EM算法的隐含变量,然后对极大似然函数进行求解,辨识出各局部模型的参数;最后采用高斯权重函数将局部ARX模型融合为整体LPV模型。采用连续搅拌反应釜和三级高纯度精馏塔作为数据采样延时情形下的多工况过程建模仿真实例,在建立过程模型的同时准确地估计数据的采样延时。仿真结果表明该方法具有良好的建模效果,对于处理数据采样延时的多工况工业过程建模问题具有非常实用的价值。     

基于AP的LS-SVM多模型建模算法

针对多工况对象的单模型建模中存在的回归精度差和泛化能力弱的问题,提出基于仿射传播聚类的LS-SVM多模型建模方法。该方法用仿射传播聚类算法对样本进行聚类,采用LS-SVM的方法对子类样本分别建立模型。测试样本根据相似性的测度进行归类,并用所属子类的模型进行预测输出。将该建模方法用在丙烯浓度的软测量建模实验中,结果表明该方法有较高的回归精度和较好的泛化能力。     

基于同步聚类的污水水质混合在线软测量方法

污水处理过程工况频繁波动,单一模型难以保证软测量精度,提出了基于同步聚类的出水COD混合在线软测量方法。模型由简化机理模型和建模误差补偿模型组成,其中简化机理模型作为主模型,集成模型作为误差补偿模型。机理模型用于表征污水处理过程的基本动态机理特性;误差补偿集成模型中子模型均采用线性模型,用以补偿不同工况下的机理模型建模误差。子模型个数采用在线同步聚类算法进行划分,考虑了输入和输出数据的时间区间,同时考虑了相邻数据间的关联性,提高了计算效率,改善了模型的实时性。采用实际污水处理厂数据进行仿真实验,验证了所提建模方法在多个运行工况下仍具有较好的精度。     

基于MSC Adams的3-UPS并联机床动态特性仿真

以3-UPS并联机床为研究对象,应用虚拟样机技术建立机构参数化仿真模型,给出并联机床虚拟样机联合仿真设计方案. 通过对样机模型动力学分析,确定影响整机动态性能的关键部件,采用MSC Adams完成这些部件的弹性体建模. 通过动态仿真分析给出弹性并联机构的动态响应、固有频率等动态特性参数,为并联机床整机的优化设计奠定基础.