基于CPSO与LSSVM融合的发酵过程软测量建模

发酵过程是一个复杂的时变、非线性、强耦合过程.发酵过程中的关键参量菌体浓度通常难以用传统物理传感器实时在线检测.为了测量该参数,将CPSO算法与LSSVM相结合构建发酵过程软测量模型.模型采用CPSO算法优化LSSVM软测量模型参数,克服了常规交叉验证法选取参数的耗时和盲目性.仿真结果表明,CPSO-LSSVM软测量模型较LSSVM软测量模型更能在较短的时间内获得较高的收敛精度,其平均误差为2.05％,说明该软测量模型可用于发酵过程不可在线测量的菌体浓度的实时在线软测量,并且预测精度高,预测速度快,预测能力强.该软测量建模方法也为发酵过程其他关键参量的实时在线测量提供了新的途径.     

基于tPSO-BPNN的赖氨酸发酵软测量

赖氨酸发酵过程是一个复杂的非线性强耦合动态过程。某些发酵过程关键生物参数(如菌体浓度、基质浓度、产物浓度)难以实时在线检测。采用软测量技术可解决这一难题。建立了用于生物参数状态预估的tPSO-BPNN软测量模型。针对BPNN软测量模型易陷入局部极小值,进化后期收敛速度慢以及全局搜索能力弱等缺陷,tPSO-BPNN软测量模型采用带极值扰动粒子群(tPSO)算法优化BP神经网络权值和阈值。仿真结果表明,tPSO-BPNN软测量模型的性能优于BPNN软测量模型,能够准确预估赖氨酸发酵过程中的关键参数,具有较高的精度和良好的应用前景。     

基于支持向量机的催化剂颗粒浓度软测量

软测量技术的关键是建立优良的软测量数学模型,最小二乘支持向量机(LS-SVM)以其优良的泛化特性而被应用到软测量建模中.在分析炼油厂烟气催化剂颗粒浓度测量原理和现状的基础上,提出了基于最小二乘支持向量机建模的催化剂颗粒浓度软测量方法,给出了相应的系统结构和算法.针对系统慢时变特性,采用模型校正机制,以提高软测量的在线监测精度.仿真和实际运行结果表明,基于LS-SVM的软测量精度优于经验公式,是软测量建模的一种有效方法.     

基于多"内在传感器"逆的诺西肽发酵过程生化参数软测量模型

针对诺西肽发酵过程中关键生化参数难以在线测量的问题,提出了一种基于多“内在传感器”逆的软测量模型。在诺西肽发酵过程非结构模型的基础上,建立了多个包含在原系统中的“内在传感器”子系统。经过数学推导证明了各子系统的可逆性,并利用神经网络分别拟合各子系统的逆,实现了诺西肽发酵过程中菌体浓度和基质浓度的软测量。实际应用表明,该软测量模型能够较好地预估菌体浓度和基质浓度,其平均相对误差都在5%以内,且所提软测量建模方法是有效的。     

碱锰电池综合参数在线检测系统设计

为了更好地实现碱锰电池生产线电池参数的在线检测,设计了一种排列式碱锰电池综合参数在线检测系统。首先分析目前碱锰电池生产线对电池质量控制的需求;其次提出了排列式在线检测方法,并进行测量方案和软硬件系统设计,包括系统的结构方案设计、硬件选型、现场总线组网、PLC和触摸屏程序设计;最后对试制设备进行调试,并对试制结果进行分析。试制设备经过调试,电池重量和开路电压的测量精度以及检测速度都满足了目前碱锰电池生产线的需求。     

基于自适应FLSVM的赖氨酸发酵过程软测量方法

针对生化反应过程中软测量模型随着时间的推移而出现的模型老化现象,提出一种基于增量学习的自适应模糊支持向量机软测量建模方法.它首先将输入空间中的样本映射到高维特征空间,然后根据样本偏离超平面的程度赋予不同的模糊隶属度,建立模糊支持向量机软测量模型,并在模型投入现场运行后,通过一种改进的增量学习算法在线更新模型参数以自适应获得更加准确的软测量模型.以L-赖氨酸流加发酵过程为例,验证了所提算法能够从过程的第2批次开始对关键生物量参数(菌丝浓度和基质浓度)进行较准确的在线预测,与普通的模糊支持向量机建模方法相比具有较高的预测精度和自适应性.     

神经模糊建模在厌氧消化过程中的应用

在厌氧消化处理废水的过程中,挥发性脂肪酸的浓度对于监测厌氧消化的进程有着至关重要的作用.本文提出了一种神经模糊网络的软测量建模方法来预测VFA的值.首先通过减法聚类优选模糊规则数,避开"规则爆炸"的问题;然后建立自适应神经模糊推理系统软测量模型.仿真结果表明该方法具有很好的拟合精度和预测精度,是一种适合有效的软测量建模方法.     

自适应重复控制抑制测试台动不平衡扰动研究

通过分析三轴测试台的动不平衡因素,得出测试台存在周期扰动力矩。该周期扰动力矩主要是由加速度力矩、哥氏耦合力矩、离心耦合力矩组成,与测试台三轴的转动惯量、位置角和转动速度有关,影响测试台的定位精度和速率精度。为抑制三轴测试台动不平衡引起的不确定性频率周期性扰动力矩,提出一种用于消除带有的周期性扰动的自适应有限维重复控制。采用自适应算法在线辨识扰动频率,并调整有限维重复控制器参数消除该扰动,用平均方法证明算法的收敛性和系统的稳定性。同时该算法可以通过调整自适应多周期有限维重复控制器的结构来消除不同频率的多个周期的扰动。仿真结果表明该方法能有效的抑制三轴测试台动不平衡引起的周期性扰动,提高测试台系统的定置精度和速率精度。     

基于神经网络及机理分析的气力输送粉料质量流量软测量

本文提出了神经网络与机理分析结合的软测量方法,用以实现对气力输送系统中粉料质量流量的在线测量,通过实验验证,这种混合软测量方法是有效的。同时,与机理模型以及与基于标准神经网络的软测量方法的比较研究表明,该方法的精度及适用性更佳。     

基于CPSO的混合核LSSVM生物发酵软测量建模

针对赖氨酸发酵过程非线性、强耦合及关键参数难以在线实时测量等问题,将混合核函数概念引入最小二乘支持向量机中,提出了一种基于混合核LSSVM的软测量建模方法。该方法采用混合核函数代替传统的RBF核作为支持向量机的核函数建立模型,并利用全局搜索能力较强的混沌粒子群优化（CPSO）算法对模型参数进行了寻优处理。仿真结果表明,该方法建立的软测量模型可以实现对发酵过程中的菌体浓度C、基质浓度S及产物浓度P等参量的在线实时预测,在改善了模型全局性的同时也提高了预测精度。     

电容式黑液浓度测量仪

设计了一种电容式黑液浓度测量仪.通过实验对黑液电容特性进行了分析研究,得出了黑液的电容与其浓度的对应关系,然后对测量仪的硬件和软件模块进行了详细设计.系统整体实现后能够完成黑液的浓度测量与显示功能,且系统成本低,速度快,精度较高,在造纸工业中具有一定的应用价值.     

分布式网络的实时学习算法及其在软测量中的应用

工业过程中难以测得的过程参量可以通过易测参量进行估计，即软测量。本文基于分布式RBF神经网络提出了实时软测量方法，针对新的数据信息，或者对网络进行局部学习，或者添加子网，并对分布式网络的综合做了一些改进，文中采用CSTR模型数据进行仿真，仿真结果证实了该算法的有效性。     

基于自适应模糊聚类的多模型染纱能耗软测量

针对染纱生产的工艺能耗测量问题,提出一种基于自适应模糊聚类的多神经网络的染纱能耗软测量方法.该方法采用自适应模糊C均值聚类算法,基于实时采集的样本数据,将训练集划分成不同聚类中心的子集,并自适应修正.每个子集用径向基函数网络训练得到子模型,然后根据聚类后的隶属度,将各子模型的输出加权求和获得最后结果.通过对染缸能耗软测量建模,并对其进行仿真和典型实例研究,表明该方法具有良好的预测精度和鲁棒性,且与制造执行系统结合具有良好的在线测量能力.     

Hybrid intelligent control of substrate feeding for industrial fed-batch chlortetracycline fermentation process

The lack of accurate process models and reliable online sensors for substrate measurements poses significant challenges for controlling substrate feeding accurately, automatically and optimally in fed-batch fermentation industries. It is still a common practice to regulate the feeding rate based upon manual operations. To address this issue, a hybrid intelligent control method is proposed to enable automatic substrate feeding. The resulting control system consists of three modules: a presetting module for providing initial set-points; a predictive module for estimating substrate concentration online based on a new time interval-varying soft sensing algorithm; and a feedback compensator using expert rules. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated through its successful applications to the industrial fed-batch chlortetracycline fermentation process.     

橡胶软木隔振系统的设计

通过数学模型简述了隔振系统的原理并进行了分析,指出了提高隔振效果的方法.为了能够对橡胶软木隔振系统进行准确的计算,本文列出了橡胶软木的刚度及固有频率的计算公式,并将其用于实际的应用计算.通过计算隔振系统的固有频率可以知道隔振系统的隔振效果.对实际应用的橡胶软木隔振系统进行了测试,得到了实际振动的振幅.从测量结果看,这种隔振方法能够满足μm级精密设备的隔振要求.     

电磁式头盔姿态传感系统参数漂移的实时补偿研究

分析电磁式头盔姿态传感系统的参数漂移对采集数据的影响。用一个外加的辅助天线来感应发射电流通过发射天线产生的磁场，感应强度则用来接收电路实时测量，使得无需增加其它硬件便可直接测出系统电路各种参数漂对采集数据所造成的总的误差，并给予实时修正。     

Adaptive support vector machine-based surface quality evaluation and temperature monitoring. Application to billet continuous casting process

A method for surface quality evaluation and temperature monitoring of the billet in continuous casting is considered in this paper. This method uses the difference between the measured and the filtered temperature computed using an adaptive support vector machine method. The temperature field, measured by an infrared camera, is affected by an important noise called calamine (a metal oxide generated during the cooling process). The quality of the billet’s surface temperature is connected to the secondary cooling behavior, and therefore an evaluation of the calamine effect is needed. Methods such as soft sensing and adaptive support vector machine are used for a global evaluation of calamine intensity on the monitored area of the billet in continuous casting. This kind of approaches is applied in continuous casting process for constructing a complementary condition monitoring system, which allows an online calamine evaluation. Simulation results, based on the measured surface temperature and the adaptive support vector machine analysis, showed that this new combined approach is easily implementable and gives good results when applied online.     

重金属在线分析仪在铅蓄电池废水处理中的应用

本文对重金属沉淀处理方法进行了分析,指出目前常见的加入过量碱进行沉淀处理方式并不是沉淀处理的最佳工艺.以铅为例,最佳沉淀的pH应是9.5～10.5.在此基础上,提出采用自控仪表反馈控制沉淀pH调节剂加入量的改进重金属处理工艺流程,并采用重金属在线分析仪监控重金属的最终排放量.通过铅蓄电池厂的应用,确实有改善作用.同时,对重金属在线分析仪测量结果进行实验室比对,在线分析仪结果与实验室比对结果较为一致,满足相关标准要求.     

基于机器视觉的玻璃瓶在线检测系统研究与开发

玻璃瓶作为酒饮料的主要包装容器,其产品（特别是瓶口）质量直接影响酒的品质与安全.根据透明玻璃瓶在线检测中缺陷信息弱、生产线抖动等特点,研究与开发了一种基于机器视觉的在线检测系统,应用最大熵法实现瓶口图像的分割以及改进的Hough变换算法实现瓶口图像的定位.实际运行表明,系统动态图像采集效果良好,且图像处理算法快速准确,满足当今高速酒饮料灌装在线检测的要求.     

软测量建模数据的过失误差侦破--一种基于聚类分析的方法

针对软测量建模数据若含有过失误差会极大影响模型精度的问题,提出了一种基于聚类分析的误差侦破方法来剔除 数据样本中的过失数据。该方法不需过程的先验知识和假设,直接面向数据,可十分方便的实现。用该方法对某炼油厂的气体 分离装置的丙烯浓度软测量建模数据进行过失误差侦破,取得了很好的效果。