一种基于多目标评价的优化设定方法研究

复杂工业过程关键被控变量的设定值是否合理直接影响到生产指标能否优化实现.针对设定值的合理性问题,融入评价的思想,提出一种基于多目标评价的优化设定方法,采用案例推理技术建立了设定模型的总体结构,通过对设定值的事前评价,实现了在线调整设定值的闭环寻优功能.利用开发出的竖炉焙烧过程仿真平台验证了方法的正确性和有效性,可以避免...     

层流冷却过程喷水系统的智能设定方法

针对热轧层流冷却过程具有强非线性、分布参数和时变等综合复杂特性,提出了基于案例推理技术的层流冷却过程喷水系统的智能设定方法.层流冷却过程的典型工况及喷水系统设定值以案例的形式存于案例库,对于待冷却的带钢,根据当前的工况描述特征在案例库中检索匹配的历史案例,经推理完成当前工况下喷水控制系统的设定.采用某钢铁公司热轧层流冷却生产过程的实际数据进行仿真实验,结果表明所提出的智能设定方法在工况变化时是有效的.     

竖炉焙烧过程的多变量智能优化控制

针对铁矿选矿中的竖炉焙烧过程具有综合复杂性和产品质量指标一磁选管回收率难以在线测量因而不易实现优化控制的难题,通过对焙烧过程动态特性和人工操作模式的分析,将智能方法与前馈、反馈控制相结合,提出一种基于磁选管回收率、台时产量、煤气消耗等综合生产指标的多变量智能优化控制方法.根据综合生产指标的目标值和边界条件的变化在线对控制回路的设定值进行自动调整而实现优化控制.将提出的方法应用于国内某大型选矿厂竖炉焙烧过程,实现了综合生产指标的优化控制,取得显著应用效果.     

城市生活垃圾焚烧过程二次风量智能优化设定方法

垃圾焚烧过程二次风量通常是依据人工经验设定,具有主观随意性,使污染物排放浓度不达标.针对此问题,提出一种二次风量智能优化设定方法.首先,建立二次风量的案例推理预设定模型、设定值的评价与学习模型;其次,建立工艺指标的随机配置网络预测模型;接着,建立基于径向基神经网络自学习模糊推理的智能补偿模型;最后,将二次风量预设定模型、工艺指标预测模型、智能补偿模型以及设定值的评价与学习模型有机集成,设计二次风量智能优化设定方法的结构与功能,并给出算法实现.采用某垃圾焚烧厂历史数据进行实验,结果表明,所提方法获得的二次风量设定值波动程度更小,按此设定值运行的控制系统可以减少污染物排放浓度,促进垃圾焚烧过程运行优化目标的实现.     

竖炉焙烧过程综合自动化系统

针对竖炉焙烧过程的工艺特点及技术要求,基于智能技术提出了实现综合生产指标优化的竖炉焙烧过程综合自动化系统,讨论了由智能优化、过程控制和过程管理三层结构组成的综合自动化系统的结构、功能和控制策略。用智能优化设定模型、炉况诊断模型、智能预报模型及回路控制,实现了优化综合生产指标的目标。所提出的系统成功应用于桌选矿厂竖炉焙烧生产过程,实现了竖炉焙烧生产过程的优化控制、优化运行和优化管理,取得了明显的应用成效。     

城市固废焚烧过程风量智能优化设定方法

城市固体废物焚烧(municipal solid wastes incineration,MSWI)技术由于其高效的减容效果逐渐成为了生活垃圾处理的主要方式.MSWI过程产生的氮氧化物(nitrogen oxides,NOx)是大气中的主要污染物之一.为了在控制NOx排放的同时保证燃烧效率,提出一种基于多目标粒子群算法的MSWI过程风量智能优化设定方法.首先,结合最大相关最小冗余算法及前馈神经网络,建立燃烧效率和氮氧化物排放浓度预测模型;然后,提出分阶段多目标粒子群优化算法(staged multi-objective particle swarm optimization,SMOPSO),获得一次风流量和二次风流量的Pareto优化解集;此外,设计效用函数,确定一次风流量和二次风流量的最优设定值;最后,基于国内某城市固废焚烧厂的实际运行数据,验证所提方法的有效性.     

基于案例推理的竖炉故障预报系统

为降低竖望炉焙烧过程的故障发生率,基于故障机理的分析,将过程参量预报与案例推理技术相集成,提出了竖炉焙烧过程的智能故障预报方法.参量量预报模型对不易在线连续测量但能反映故障征兆的关键工艺参数进行实时预报,在此基础上,采用案例推理技术对焙烧过程进行全面分析并给出一些典型故障发生的概率和操作指导.将所建立的故障预报系统成功应用于竖炉焙烧过程的生产实际中,故障发生率明显降低,取得了显著应用成效.     

基于CBR的交通事故处理智能决策支持系统

依据智能化、集成化、协调化和网络化的设计准则,给出了基于CBR的交通事故处理智能决策支持系统的总体框架。并对该系统中的关键技术问题,基于案例推理的综合推理模型、典型案例库系统、人机智能系统分别进行了讨论。     

竖炉燃烧室温度的智能控制方法及应用

针对工况变化频繁的竖炉焙烧过程,采用智能控制方法设计了燃烧室温度智能控制系统。该系统由温度的串级模糊控制、空气流量比值控智和自适应补偿系统组成。自适应补偿系统通过智能故障预报器预报出燃烧室的运行状况,根据运行工况的变化通过基于案例推理技术的自适应补偿器给出加热煤气补偿用量和空燃比的校正值,从而实现了燃烧室温度的自适应控制。通过在某选矿厂22台竖炉中成功应用,表明了竖炉燃烧室温度智能控制方法的有效性。     

BDI模型视觉监控智能体的研究

分布式智能视觉监控系统的摄像机一般分布在不同区域内,大部分监视功能要在摄像机端实现,将Agent理论与智能摄像机相结合,构造出一种软、硬件一体化的,专门用于视觉监控的实例智能体,该智能体具有自主推理决策及运动目标跟踪等能力.着重研究了视觉监控智能体的体系结构、BDI模型,提出一种基于历史案例的推理决策机制,并在智能摄像机上予以实现.实验结果表明,视觉监控智能体具有自主跟踪多运动目标的能力,为构建分布式智能视觉监控系统奠定了基础.     

竖炉焙烧过程运行优化控制系统的开发及实验研究

为解决具有综合复杂动态特性的竖炉焙烧(shaft furnace roasting,SFR)过程运行优化控制问题,基于研制的流程工业一体化运行控制平台,开发了具有可伸缩、可扩展、可复用以及模块化、组态化特点的SFR过程运行优化控制(operational optimization control,OOC)系统.该系统支持MATLAB、动态链接库等多种算法实现方式,并采用非编译融合算法方式实现算法与系统功能模块的解耦.基于开发的OOC系统,建立了具有运行控制层、过程控制层以及虚拟对象层的半实物仿真实验平台,开展了相应的仿真实验研究.结果表明OOC系统在正常工况和局部故障工况下均能取得满意的控制性能.     

Hybrid intelligent control for optimal operation of shaft furnace roasting process

A hybrid intelligent control method is proposed to control the technical indices into their desired range. This is realized by on-line adjusting the set-points of control loops for optimal operation of the shaft furnace in response to changes in operating points. The controller consists of six modules, namely a pre-setting model for control loop set-points, a predictive model for technical index, a feedforward compensator using predictive model, a feedback compensator, a fault working situation diagnosis and a fault tolerant control model. The proposed approach has been successfully applied to the roasting process of shaft furnace in a mineral processing plant in China and its efficiency has been verified by the practical application results.     

基于CBR的通信对抗指挥IDSS设计

研究了基于案例推理的通信对抗指挥智能决策支持系统开发技术。在分析通信对抗指挥决策流程的基础上,基于案例推理的设计思想,提出了一个通信对抗指挥智能决策支持系统的技术框架。该框架划分为应用层、处理层、管理层、信息层和通信层,同时讨论了各层的功能及详细内容。该系统克服了传统的基于规则推理系统的军事知识难于获取、表示和推理的脆弱性等缺陷,能有效地处理通信对抗指挥中面临的半结构化或非结构化问题,提高了制定通信对抗方案的时效性和科学性。     

磁选管回收率智能混合预报方法

针对衡量竖炉焙烧过程焙烧矿质量好坏的关键工艺指标磁选管回收率难以在线测量、化验结果滞后的难题，采用神经网络、案例推理和专家系统技术，提出了由神经网络预报模型、案例推理预报模型、自校正模型组成的磁选管回收率智能混合预报模型，讨论了模型的结构、主要功能和实现算法，并成功应用于赤铁矿选矿厂竖炉焙烧过程．应用效果表明，在工况正常与异常两种情况下，所提出的方法均能准确预报磁选管回收率．将磁选管回收率预报模型应用于竖炉焙烧过程的优化控制，使磁选管回收率保持在最优工艺指标范围之内，取得了明显的成效．     

Intelligent Setting and Optimization of Process Parameters for Plastic Injection Molding

1 Introduction Injection molding is one of the most widely used techniques in plastics industry, in which process parameters setting and optimizing is recognized as one of the important steps to shorten the development time and improve the quality of the molded parts. Optimal process parameters setting is difficult to achieve due to involving a large number of interweaving factors, including injection machine, molding material, mold, etc. Injection molding process belongs to the category of la…     

基于CBR的井下复杂情况与事故智能诊断和处理系统

分析了传统的钻井事故诊断与处理专家系统的不足,根据钻井专家决策时的认知过程,基于实例推理技术开发了井下复杂情况与事故智能诊断和处理系统。该系统收集了各油田已发生的各种复杂的事故实例,具有自学习功能,能实现各种复杂情况与事故的诊断和处理,并提供完整的有关复杂事故预防和处理的知识手册,可为钻井专家、技术人员提供决策支持。对系统的总体结构、工作流程以及系统实现的主要技术包括实例表示、实例库组织、实例检索和自学习等进行了详细描述。     

Extended object model for product configuration design

This paper presents an extended object model for case-based reasoning (CBR) in product configuration design. In the extended object model, a few methods of knowledge expression are adopted, such as constraints, rules, objects, etc. On the basis of extended object model, case representation model for CBR is applied to product configuration design system. The product configuration knowledge can be represented by the extended object. The model can support all the processes of CBR in product configuration design, such as case representation, indexing, retrieving, and case revising. The presented model is an extension of the traditional object-oriented model by including the relationship class used to express the relation between the cases, constraints class used in the product configuration knowledge representation, index class used in case retrieving, and solution class used in case revising. Therefore, the product configuration knowledge used in the product configuration design can be represented by using this model. In the end, a metering pump product configuration design system is developed on the basis of the proposed product configuration model to support customized products.     

基于本体的案例推理模型研究*

提出了基于本体的案例检索及相似性评估方法和基于本体的案例适配模型,使得CBR(case-based reasoning)系统的开发可在语义层次上进行相似性评估和案例适配,这样得到的结果更能反映用户的真实需求;并且CBR所需要的领域知识可从本体中获取,大大降低了传统CBR系统中知识获取的瓶颈。最后在此基础上,提出了基于本体的CBR系统模型框架,从软件复用的角度提高了CBR系统的开发效率。     

基于实例推理的企业动态联盟伙伴选择与优化模型

将基于案例的推理方法运用于动态联盟伙伴企业选择与优化系统中,建立了伙伴企业选择系统的模型。具体讨论了方案库和评价结果库的建立,提出了基于灰色关联理论和模糊集理论相结合的相似度计算方法,从而可以准确地检索到相近案例,提高了伙伴企业选择的效率和准确性。