裂解汽油二段加氢催化剂器外预硫化本征动力学研究

利用固定床穿透法,在温度513～633 K、入口硫化氢浓度1%～5%和常压条件下,研究了裂解汽油二段加氢催化剂器外预硫化本征动力学.对催化剂颗粒采用未反应缩核模型,床层采用一维非均相模型,建立本征动力学模型.用最小二乘法处理实验数据,并对模型进行最优化参数估计和显著性检验,结果表明,模型显著性良好.     

自校正P ID算法在再热器中的应用

针对再热器的温度控制问题,设计了一种极点配置PID控制器。给出了CARMA模型,引入带遗忘因子的最小二乘实时参数估计算法和带数字滤波器的增量式PID控制算法,同时给出了极点配置自校正PID的整定方法过程,建立PID参数与系统参数及控制性能指标之间的关系式,并进行了MATLAB仿真。     

基于最小二乘配置法的海洋局部重力数据融合

EGM2008是一个地球重力场模型,该模型在全球总体范围来讲具有较高的精度,但在具体局部地区,还需要用实测数据对模型进行进一步精度校正,本文应用最小二乘配置法在某海区利用实际船测重力对EGM2008模型进行了校正实验,实验结果表明校正后的数据更加精确地反映了该区实际重力分布,提高了模型的精度。最小二乘配置法在海洋局部重力数据融合中效果显著。     

用序贯法判别“A”系催化剂上氨合成反应的速率模型

本文详细讨论了用序贯法对“A”系催化剂上氨合成反应的速率模型最佳判别的过程;对不同速率模型中的参数进行初估,按设定的准则作序贯判别,最后选出优惠的模型方程。 文中还讨论了最小二乘法的选择;判别过程的具体技术问题及模型的判别准则。     

复合PLS模型在近红外光谱分析煤炭中的应用

为了更好地确定偏最小二乘法模型的主成分数,提出一种传统偏最小二乘法和多主成分数偏最小二乘法相结合构建复合偏最小二乘模型的方法。给出了预测时两种样品相似度的计算方式:直接距离法和性质得分距离法。分别采用复合偏最小二乘法和传统偏最小二乘法对煤炭的全硫、灰分、热值和碳含量进行建模预测,比较传统偏最小二乘法和多主成分数偏最小二乘法建模过程中的相关系数和交互验证均方根误差,采用复合偏最小二乘模型对验证集样品预测时,计算了不同相似度计算方式下不同样品间距离算法的预测均方根误差,并同传统偏最小二乘法预测均方根的误差进行比较,结果表明:复合偏最小二乘法建模比传统偏最小二乘法建模有更强的适应性,能够提高预测的准确性。     

Compound PLS Model in Coal Analysis with Near-infrared Spectra

为了更好地确定偏最小二乘法模型的主成分数,提出一种传统偏最小二乘法和多主成分数偏最小二乘法相结合构建复合偏最小二乘模型的方法.给出了预测时两种样品相似度的计算方式:直接距离法和性质得分距离法.分别采用复合偏最小二乘法和传统偏最小二乘法对煤炭的全硫、灰分、热值和碳含量进行建模预测,比较传统偏最小二乘法和多主成分数偏最小二乘法建模过程中的相关系数和交互验证均方根误差,采用复合偏最小二乘模型对验证集样品预测时,计算了不同相似度计算方式下不同样品间距离算法的预测均方根误差,并同传统偏最小二乘法预测均方根的误差进行比较,结果表明:复合偏最小二乘法建模比传统偏最小二乘法建模有更强的适应性,能够提高预测的准确性.     

自适应混合粒子群约束优化算法及其在软测量模型参数估计中的应用

对于软测量模型参数估计问题, 针对传统梯度法求解非线性最小二乘模型时依赖初值、需要追加趋势分析进行验证和无法直接求解复杂问题的缺陷, 提出将参数估计化为约束优化问题, 使用混合优化算法求解的新思路。为此提出一种自适应混合粒子群约束优化算法(AHPSO-C)。在AHPSO-C算法中, 为平衡全局搜索(混沌粒子群)和局部搜索(内点法), 引入自适应内点法最大函数评价次数更新策略。对12个经典测试函数的仿真结果表明, AHPSO-C是求解约束优化问题的一种有效算法。将算法用于淤浆法高密度聚乙烯(HDPE)串级反应过程中熔融指数软测量模型参数估计, 验证了方法的可行性与优越性。     

莰烯乙酸酯化制乙酸异龙脑酯宏观动力学

采用φ3 mm×3 mm条状工业分子筛催化剂,在固定床管式反应器中考察了该催化剂在崁烯酯化制备乙酸异龙脑酯中的反应性能,建立了幂函数宏观动力学模型,运用最小二乘法进行动力学模型参数估计。结果表明,崁烯酯化制备乙酸异龙脑酯的表观活化能(Ea)为47.225 k J/mol,对崁烯和乙酸的反应级数分别为0.15和0.5。预测值与实验值能较好地吻合,表明动力学模型是适用的。     

回旋窑烘干过程的数学模型与过程辨识

利用传热和传质的基本方程导出了回旋式烘窑的动态模型。该模型是以具有确定边界条件的四联立非线性双曲线型偏微分方程组来描述的,显示了烘干过程为一非线性很强的分布参数系统。用导出的复杂数学模型作为对象置于控制回路,简化模型用于参数估计,与辨识器结合以跟踪过程动态特性的变化,为控制系统的参数整定提供决策。在采用普通最小二乘参数估计法(LS)的基础上引入了仪表变量最小二乘参数估计法(IVLS),取得良好效果。     

三甲氧基甲苯合成辅酶Q0工艺优化研究

对三甲氧基甲苯氧化制备辅酶Q0的合成反应进行了研究,对反应温度、浓硫酸的用量、乙酸的用量等主要影响因素运用正交试验方法进行了优化,得到的较佳反应条件与运用偏最小二乘法拟合方程所得的较优点一致。     

DSC研究不饱和聚酯/复合引发体系固化反应动力学

本文介绍了不饱和聚酯树脂（UP）常用的几种固化反应动力学模型,实验采用差示扫描量热法（DSC）研究不饱和聚酯/复合引发体系的等温固化反应动力学。选择修正的自催化模型对等温固化DSC数据进行处理,用最小二乘法进行非线性回归,确定等温反应速率常数k0和反应级数m、n,得到动力学方程。研究结果表明不同温度下该模型拟合曲线的相关系数均在98%以上,与实验数据点相吻合,因此所选模型对该体系是适用的,为不饱和聚酯基复合材料的固化研究提供了理论依据。     

双线性约束过程的鲁棒自适应数据校正方法

采用污染正态分布模型进行数据校正,相对于传统的最小二乘方法具有较好的鲁棒性,然而参数估计结果的精确度依赖于误差发生概率和方差比值两个先验模型参数的选取,这在实际生产中难以获得,采用固定的方差比也不符合实际,因而其应用受到了限制。本文针对污染正态分布模型的不足,提出了一种鲁棒自适应误差分布模型,该模型具有与标准正态分布模型相似的分布密度函数,不同之处在于采用鲁棒自适应可变权重因子调节误差方差,通过放大显著误差方差,减小其对参数估计的影响。将该模型用于双线性约束数据校正问题,并采用Lagrange乘子法得到鲁棒自适应最小二乘分析解,同时还对鲁棒自适应数据校正中的测量数据相关性问题进行了研究。仿真结果证实了该方法的有效性。     

(LG)型参数估计的若干讨论

在已知(LG)型参数的最小二乘估计与GM估计的基础上,本文提出了改进最小二乘估计的两大估计——Stein型压缩估计与主成分估计。这是线性模型参数估计的重要问题,而改进(LG)型参数的最小二乘估计的专题研究,至今还是一个有待进一步深入的新论题,本文只是初步结果。     

CO在铂催化剂上选择氧化的反应机理和本征动力学研究

用气相色谱脉冲技术研究了在负载型铂催化剂上CO选择氧化过程的反应机理,获知了CO氧化和H2氧化两个平行竞争反应各自的反应历程和CO氧化具有高选择性的原因,并推导出动力学方程 。采用最小容积准则的序贯实验设计法安排了动力学实验点。应用Gauss-Newton法对加权非线性最小二乘形式的目标函数进行了参数优化。对模型的残差分析证实了机理研究得到的动力学方程是合适的。     

CO在铂催化剂上选择氧化的反应机理和本征动力学研究(续)

用气相色谱脉冲技术研究了在负载型铂催化剂上CO选择氧化过程的反应机理,获知了CO氧化和H2氧化两个平行竞争反应各自的反应历程和CO氧化具有高选择性的原因,并推导出动力学方程。采用最小容积准则的序贯实验设计法安排了动力学实验点。应用Gauss-Newton法对加权非线性最小二乘形式的目标函数进行了参数优化。对模型的残差分析证实了机理研究得到的动力学方程是合适的。     

多元钼酸盐催化剂的丁烯-2氧化脱氢动力学的初步考察

在流动循环法装置上,对钼-铋-磷-铁-镍-钾六元体系催化剂的丁烯-2氧化脱氢和丁二烯氧化动力学进行了研究。研究结果表明,丁烯-2及丁二烯都能生成有机含氧化合物,丁烯-2不直接生成深度氧化产物(CO+CO_2),而是丁二烯可以直接生成深度氧化产物。并对实验数据按并行—串联机理进行了线性最小二乘法及非线性最小二乘法处理,导出了各反应步骤的幂函数动力学方程。     

离子液体中裂解C_5馏分二烯烃聚合反应动力学

用离子液体1-丁基-3-甲基咪唑六氟磷酸盐作为裂解C5馏分中混合二烯烃的反应介质和催化剂,考察了其对混合二烯烃二聚反应的影响。在温度303.15—343.15 K、离子液体质量分数0.3—0.8范围内,采用封管实验方法测定了C5混合二烯烃的动力学数据。在相同温度范围内,测定了离子液体介质中环戊二烯无限稀释状态下的动力学数据。将催化剂影响因数引入Arrhen ius方程,确定了离子液体介质中二烯烃聚合反应动力学模型。用墨森数值积分和非线性最小二乘法拟合求取了各反应速率常数,得到了模型参数和各聚合反应对于催化剂质量分数的反应级数,动力学模型预测值与实验值吻合良好。     

基于三维荧光的污水处理过程中COD的检测

采用三维荧光光谱分析方法研究了某污水处理厂处理过程中的初沉池、二沉池和终沉池出水的化学耗氧量（COD）的检测方法,并对采用主成分回归（PCA）、偏最小二乘（PLS）、平行因子法（PARAFAC）及多维偏最小二乘等方法所建立校正模型的性能进行了比较,结果表明：对于工业污水COD值的检测,常规PLS要好于平行因子法及多维偏最小二乘法等三维建模方法.     

(L_G)型参数估计中最小二乘估计对最佳线性无偏估计的相对误差与相对误差界

近年来对(L_G)型参数估计的研究取得不少新进展,主要有:给出了最小二乘与最佳线性无偏估计之差的范数界,最小二乘估计对最佳线性无偏估计的相对效率等。在此基础上,本文提出了最小二乘估计对最佳线性无偏估计的相对误差与相对误差界的新观点。     

基于改进粒子群优化LSSVM的水泥熟料fCaO软测量

针对水泥熟料fCaO含量难以在线实时测量,提出了一种基于最小二乘支持向量机的软测量建模方法。针对最小二乘支持向量机模型的2个难点进行了改进:首先利用样本间的马氏距离来衡量样本的相似程度,删除样本中部分相似样本,提高最小二乘支持向量机模型的稀疏性,从而减小了模型的运算量。然后利用改进的粒子群优化算法对最小二乘支持向量机模型的2个重要参数进行迭代寻优,克服了常规交叉验证法或网格搜索法等参数选择方法的盲目性。最后将基于粒子群最小二乘支持向量机软测量模型用于熟料fCaO含量的实例仿真。结果表明,该方法具有收敛性好、预测精度高、泛化能力强等优点。