基于多模型结构的裂解炉产品质量软测量研究

一 引言。裂解炉是石化工业中重要设备之一，其主要用途是通过裂解石脑油等原料来产生重要的石化基础原料乙烯、丙稀和丁二烯。而其中乙烯的收率是产品质量的重要指标，它为质量控制和反馈控制提供重要数据。由于在线质量分析仪的种种不足，软测量技术应用具有很大吸引力。本文主要讨论预测乙烯收率软测量模型的建立方法。     

加氢裂化分馏塔实用动态机理模型与仿真研究

经严格的机理分析给出了逐板计算的物料平衡，能量平衡与组分平衡关系在内的机理模型，该模型简单实用，采用虚拟组分，等效塔板法等简化方法，本模型用MATLAB实现，仿真结果表明能较好的描述分馏塔的动态特性。     

线阵CCD传感器埋弧焊自动跟踪系统

针对埋弧焊自动跟踪系统,采用线阵CCD接收散射光信号的光路结构,有效地减小了工件表面状况对传感器检测信号的干扰,着重介绍了埋弧焊自动跟踪系统的主要组成以及工作原理。利用线阵CCD传感技术,用把焊缝信息采集至计算机中并进行识别的方法,设计了焊缝跟踪算法程序以及驱动执行跟踪的步进电机的程序,通过微机系统的监控。实现了埋弧焊的自动跟踪功能。现场实验表明,该系统跟踪精度较高、具有广阔的应用前景。     

基于无约束迭代学习的间歇生产过程优化控制

针对基于迭代学习控制的间歇过程优化控制算法难以进行收敛性分析的难题,本文基于数据驱动的神经模糊模型提出一种新颖的间歇过程无约束迭代学习控制方法,通过调节因子的变化去除了约束条件,使控制轨迹在批次轴上收敛,并创新性地对优化问题的收敛性给出了严格的数学证明。在理论研究的基础上,将本文提出的算法用于间歇连续反应釜的终点质量控制研究,仿真结果验证了本文算法的有效性和实用价值,为间歇过程的优化控制提供了一条新途径。     

MFA控制技术在聚合反应釜温度控制中的应用

聚合反应釜是氟橡胶生产过程中的主体设备,反应釜温度是整个系统中最重要的被控变量之一,由于含氟单体聚合反应过程反应机理十分复杂,用常规的控制方法很难取得满意的控制效果.采用无模型自适应(MFA)控制技术,结合氟橡胶生产工艺的特点,分析含氟单体聚合反应的过程特性,设计开发出聚合反应釜温度MFA控制系统,并进行了MFA控制系统工程实施,获得了满意的控制效果.     

基于DFNN的动态矩阵网络控制系统的应用研究

针对网络控制系统中的随机时延,提出一种基于动态模糊神经网络的动态矩阵网络控制系统。利用动态模糊神经网络的特点,提高系统动态响应性能。在以太网的网络环境下,通过实验仿真结果表明,该方法响应快,提高了系统的跟踪精度,具有更理想的控制效果。     

过程信号的盲分离及其应用

提出的简约的ＨＪ神经网络（ＲＨＪＮＮ）能用于过程信号的盲分离,即可有效地去除信号采集通道中的噪声信号,是一种新型的去噪控制手段,给出了系统与不同信号组合的仿真实验。     

MFA控制技术在苯酚丙酮装置pH值控制中的应用

pH值是苯酚丙酮装置中最重要的质量变量之一，但由于pH值检测过程存在高度的非线性和大纯滞后特性，很难有效地对pH值进行自动控制。介绍了苯酚丙酮装置的工艺特点，无模型自适应（MFA）控制技术、苯酚丙酮装置pH值MFA控制系统的设计、实现和控制效果。采用MFA控制技术成功地解决了这一控制难题，获得了满意结果。     

离散微粒群优化算法在网格任务调度中的应用

网格任务调度算法是影响网格成功与否的关键技术之一.在研究现有任务调度策略的基础上,指出Min-Min算法的负载不均衡性.借鉴遗传算法中的交叉操作过程,提出了一种新的任务调度算法.该算法对传统的连续型微粒群优化算法进行改进,使其适用于网格任务调度问题的优化处理,实现网格资源的优化分配.仿真研究表明该算法更符合网格调度的复杂环境,能得到较短的任务执行时间和较好的负载均衡性.对比分析表明,离散微粒群优化算法所得结果优于常用的Min-Min调度方案,是一种高效的调度方法.