多变量多频预测与单频预测控制方法的比较

针对输入更新频率和输出采样频率不同的多频预测控制问题进行了研究,并采用定性一分析的方法,对多频预测控制方法和单频预测控制方法对系统控制性能的影响进行了分析、比较,仿真结果表明：多频预测控制具有降低超调和提高系统响应快速性等特点。     

油气电加热器回归模型的建立

系统的回归模型是系统动态过程的数学模型,是预测控制的第一步,关系到控制系统性能指标的好坏。通过实验确定油气电加热装置模型的参数阶数,再根据滞后时间确定采样频率,采集系统多个时刻的输入、输出数据,最后通过MATLAB实现最小二乘法,计算出最优的模型参数,为广义预测控制的应用提供了较好的参数依据。     

双平方根方程偏移反假频研究

假频的存在给地震数据的去噪、偏移和反演带来了很大干扰。根据双平方根方程偏移公式及偏移成像假频理论，从输入的地震观测数据、偏移算子以及成像条件三个方面对基于双平方根方程的偏移方法假频来源进行了全面分析，得出该偏移方法不存在算子假频以及成像条件假频的结论，指出偏移距方向的数据假频才是该方法主要的假频来源。结合CMP数据时距曲线公式和空间假频基本公式，推导出双平方根方程偏移输入数据在偏移距方向的采样规则。分析当今主流地震数据采集观测系统后发现，该偏移方法的输入数据在偏移距方向很难满足采样条件，因此，双平方根方程偏移会面临较严重的数据空间假频影响。结合三角平滑滤波器，提出了一种压制偏移距方向数据假频的方法。利用模型数据对新的反假频方法处理结果和加密采样方法处理结果进行了对比，验证了新的反假频方法的正确性及其计算内存需求、计算量方面的优势。三维实际数据测试结果表明，新的方法能够压制假频噪声，改善成像效果。最后讨论了新方法的适应性和加密采样方法处理三维数据的局限性，认为将加密采样与本文方法结合，能够得到计算效率和成像效果均衡的结果。     

用PCA—RBFN建立可侦破故障的反应器自校正模型

介绍了将主元分析方法（ＰＣＡ）与径向基函数神经网络（ＲＢＦＮ）相结合，用主元分析对高维输入变量进行预处理，构造反映过程信息的低维主元变量，再用径向基函数神经网络对主元变量建立自校正模型。这种方法不仅简化了神经网络模型的结构，而且可以借助主元分析方法对仪表和过程故障引起的数据过失误差进行侦破，避免导致模型的错误输出。用这种方法建立可侦破故障的反应器温度自校正模型，取得了良好的效果。     

城市燃气日负荷PCA-GM-BPNN组合预测模型

城市燃气日负荷预测准确性,对燃气供应系统的优化设计、合理调度和稳定运行具有重要意义。基于BP神经网络、GM灰色预测理论和PCA主成分分析三种模型,综合考虑负荷预测的诸多影响因素,建立城市燃气日负荷PCA-GM-BPNN组合预测模型。该组合模型首先利用灰色优化模型预测出BP神经网络所需的样本校正序列,然后应用主成分分析技术对包括校正序列在内的日负荷影响因子进行降维处理,再将降维后累计贡献率占比85以上的几种主成分作为输入层神经元输入神经网络进行训练。通过实际应用效果分析可知,该组合模型预测的南乐县燃气日负荷MAPE值为4. 06,均小于其他四种负荷预测模型,是一种更为有效的城市燃气日负荷预测方法。     

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将油（气）藏看作一个系统，而将产量认为是对系统的激励信号（输入信号），那么压力则为系统的输出信号。输入信号和输出信号之间的关系，隐含着油（气）藏系统内在的信息，如储层和油（气）藏结构、单井控制面积以及井的状况等综合信息。将气井生产记录资料进行适当的统计作为模式特征，输入ＢＰ神经网络，通过向模式学习，ＢＰ网络便可将生产资料所隐含的信息以权矩阵的形式记录下来。应用ＢＰ网络做动态分析和储量计算，以气井日常生产记录资料为基础，计算单井动态储量，并预测气井未来的生产动态。实例证明该方法可行。该方法的应用为利用大量的井口生产记录做了有益的探索。     

用模糊建模方法预测页岩地层的渗透率

该文介绍了如何利用测井信息通过基于模糊规则的系统来预测沉积岩的渗透率。基于模糊规则的方法提出了渗透率与一组输入测井信息之间的全局非线性关系。该关系能把一个有限同族内的局部模型平滑地连接起来。模糊推理规则中的局部输入－输出关系可以从一系列实际测量值通过模糊聚类算法自动地来获得。该方法简化了模糊模型的构建过程，因而避免了繁琐的计算过程。Veneuela的Lake Maracaibo盆地的一个研究实例说明了该方法的优点，其中三口早期开发井的特殊岩心分析资料为学习建模提供了数据，而第四口井的岩心渗透率和测井数据为检验模型提供了依据。数字模拟结果表明，从预测能力方面来看，本方法比传统经验方法更优越。     

不规则地震数据的抗假频重建方法

 不规则采样地震数据会对地震数据多道处理的效果造成严重影响。本文将单步预测滤波拓展到多步预测滤波,基于多步自回归预测滤波方法,实现对不规则地震数据的分步、抗假频重建方法。文中首先运用带限Fourier重建方法对不规则地震数据进行规则化重建,得到无假频低频数据的频率谱;接着使用多步自回归算子从重建数据的无假频低频谱中提取整个有效频带的预测滤波因子;然后利用已知道数据和预测滤波因子重建得到完整数据的频率谱,最终实现不规则地震数据的抗假频重建。理论模型和实际资料的处理结果验证了本文方法的有效性。     

多变量系统混合加权最小二乘约束稳定预测控制算法研究

单变量混合加权最小二乘(MWLS)稳定预测控制算法具有在线计算量少、闭环系统稳定以及处理存在不可行解的情况等优点。但是在实际工业控制过程中，许多化工过程都是多变量的。因此，在此基础上，针对多输入多输出系统，研究了MWLS算法，并进行了仿真研究，仿真结果证实了该算法的可行性。     

多变量系统子子模型辨识

目前,对多变量系统辨识的研究已经越来越多,但是,基本上都属于子模型的辨识问题,不便于实际应用,本文采用子模型与子子模型技术,将一个有 R 个输入,M 个输出的多变量系统分解为 M 个带R 个输入的子模型,而每个子模型又可分解为 R 个子子模型(单输入单输出系统)。在多变量系统中,只要做一次试验(同时加入 R 个输入信号)使用 R 个输入信号与 M 个输出信号的数据,可以自动辨识子模型的阶次与参数,再从子模型的有关数据,最终辨识出子子模型的阶次与参数。本文采用分块矩阵求逆公式,提出一种快速的自动定阶与估计参数的递推算法。     

基于BP人工神经网络的钻柱动态行为预测方法

为了掌握常见的钻柱动态行为及产生原因,应用BP三层人工神经网络模型,采用频谱分布特征、轴心轨迹和振动特征等共15个输入征兆来研究预测4种典型的钻柱动态行为。8组输入征兆的预测输出结果表明,这种人工神经网络模型通过样本训练,能够根据钻柱输入征兆完全、不完全信息,进行联想、记忆和聚类等自组织学习,实现了网络输出准确率高,且网络输出结果与实际测试资料可以互相解释印证,说明这种神经网络的预测结果可以指导实际钻井作业,同时又可由实际钻井资料收集样本模式不断反馈,从而完善网络模型。     

可编程序控制器中定时器的应用设计

给出了定时器的定时设定输出、平衡和不平衡振荡信号发生器、定时器设定时间设置等基本环节 ,并讨论了它们的应用———在液位控制系统中 ,采用一个液位开关和定时器控制进料或出料阀 ;在时间比例控制中 ,用不平衡振荡发生器调节占空比 ;在pH控制中 ,采用定时器实现与采样控制相类似的控制 ;在信号报警系统中 ,通过改变定时器设定值来调整声光报警信号的频率。最后讨论了应用设计时的注意事项     

数据采集系统信号混叠的研究

在数据采集系统中，对带宽为ｆａ的模拟信号，采样率必须满足ｆｓ〉２ｆａ的要求，否则将产生混叠现象。文章以实例论述了ＤＳＰ技术在井间地震多样率系统中的应用。     

过套管电阻率测井信号采集与处理方法研究

微弱信号检测技术是过套管电阻率测井仪器研制的关键技术难点。采用超低噪声前置放大器、过采样、取样积分/平均、数字相敏检波等技术,使微弱信号的检测精度达到30nV。设计的前置放大器采用了浮地设计,低输入阻抗的超低噪声放大器具有尽可能低的1/f噪声拐点和良好的低频噪声抑制性能。对微弱信号检测采用过采样技术,用高达16.384MHz的采样时钟对频率为0.1～10Hz范围内的信号进行采样,采用delta-sigma技术的A/D转换器,达到了24bit的采样精度、192dB的输出信噪比和32ksps的采样速率。过套管电阻率测井信号采集与处理技术已经应用到过套管电阻率模型机仪器研制中。室内刻度和现场实验结果证明,刻度电阻在0～100Ω范围变化时,测量精度在10%以内。     

量子神经网络及其在复杂水淹层识别中的应用

提出一种量子BP网络模型及学习算法.基于量子力学中1位相移门和2位受控非门的通用性,构造出一种量子神经元模型和3层量子BP网络模型,量子神经元模型由输入、相移、聚合、翻转、输出等5部分组成.由量子神经元构造出3层量子BP网络模型,基于梯度下降法构造了该模型学习算法.将该模型及算法用于模拟油藏测井解释中测井曲线与水淹级别之间的映射关系,从而实现油藏测井解释中水淹层自动识别.实验结果表明,该方法对解决水淹层识别问题具有良好的适应性和实用性.     

投入产出系数对某些经济指标的影响

在ｎ部门投入产出模型的基础上，研究投入产出系数变化对总产值、附加价值的影响及总产值对投入产出系数的弹性，并给出利用弹性计算总产值变化率的公式。     

抽油机井区块整体节能参数仿真优化方法

应用多相流理论计算了抽油泵的沉没压力和排出压力,改进了抽油杆柱轴向振动底部边界条件的仿真模型,完善了抽油机井有效功率、电动机输入功率与抽油系统效率的仿真模型。以抽油系统输入功率最低为优化设计的目标函数,优化了单井不同产量条件下的最佳抽汲参数及所对应的最低输入功率,建立了单井最低输入功率与产量之间的回归模型。以该模型为基础,将单井产量作为优化设计变量,考虑区块整体的原油计划产量约束,建立了以区块整体输入功率最低为目标的区块整体优化设计模型。综合单井与区块整体的优化设计结果,优选出整体区块内各个单井的最佳产量以及所对应的最佳抽汲参数。计算实例表明,与单井优化设计结果比较,利用区块整体优化方法可以进一步降低区块整体的总耗电量。实际算例表明,采用区块整体优化抽油系统的方法,输入功率可以减少16.7%。     

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文章证明卡彼托夫、马修斯－列弗柯维兹以及Ｎ＝０．５的阿普斯三种衰减曲线为同一曲线，并提出了一种倒数关系的替代模型；证明了卡彼托夫两种校正公式在本质上是完全一致的，其参数ａ、ｂ、ｃ之间始终满足的关系；论述了瞬时产量与阶段产量的差异，导出相应的公式，指出用预测年产量的传统方法的不合理性。     

基于模拟退火算法的地震资料谱反演技术

对于厚度小于地震调谐厚度的薄储层, 受地震分辨率极限的限制, 从地震资料上无法识别。为此,文中基于模拟退火算法的谱反演技术, 采用薄层陷频理论, 首先对地震资料进行短时傅里叶变换以求取谱反演的输入数据, 再利用模拟退火算法进行反演。该法依赖温度的柯西分布状态产生函数, 在高温状态下可进行大范围的搜索, 在低温状态下只对当前模型附近进行搜索, 改进了退火过程及抽样过程, 并在改进过程中增加了记忆功能, 提高了模拟退火算法的效率与精度。该方法能够突破Widess模型分辨率的极限, 拓宽地震频带, 清晰刻画微小目标地质体及其内部特征。通过理论模型及实际地震资料的试算, 验证了本文方法的可行性。