Support vector machine based nonlinear model multi-step-ahead optimizing predictive control

1INTRODUCTION Modelpredictivecontrol(MPC)isaclassof controlalgorithmsinwhichadynamicprocessmodelisusedtopredictandoptimizeprocessper formance[1].Becausemanyindustrialprocessesare intrinsicallynonlinear,especiallyintwocases[2]:strongnonlinearregulatorcontrolproblemsand servocontrolproblemswithfrequentchangesof operatingpoints.Nonlinearmodelpredictivecon trol(NMPC)techniquesshouldbedevelopedto overcometheeffectofthehardnonlinear.Re cently,someNMPCalgorithmshavebeenputfor ward,whicharema…     

全局群搜索优化算法及其在汽油调合中的应用

汽油调合配比生产优化是一种非线性约束的多峰优化问题。针对一般群智能优化算法在解决此类优化中易陷于局部最优解,提出了一种改进的群搜索优化算法--全局群搜索优化算法（GGSO）。该算法采用混沌机制初始化粒子在解空间内均匀分布;在算法前期,保留GSO的追随者进化策略,以保证算法的收敛速度。在算法后期,对追随者引入速度更新和个体最优,以保证算法的收敛精度;在粒子陷入局部极值时,对追随者和游荡者引入一种新的交叉、变异机制和自适应混沌扰动机制,以保证粒子跳出局部极值,提高算法全局寻优性能。分别用4个标准测试函数对优化算法进行测试,结果表明：GGSO算法与标准GSO、线性递减惯性权重粒子群算法（LDWPSO）比较,收敛速度和全局寻优性能有明显优势。汽油在线调合优化实例应用表明：该算法有较快的收敛速度,能够较准确地寻得全局最优。     

约束T-S模糊系统设计的模糊Lyapunov方法

通过引入模糊Lyapunov函数,研究一类执行器饱和的离散T-S模糊系统.对系统设计模糊抗积分饱和补偿器,得到系统稳定的充分条件,并扩大了系统的吸引域.这种方法避免了寻求一个满足系统所有模糊规则的公共正定矩阵P.最后,抗积分饱和补偿器增益通过迭代优化算法得到.     

一种时滞系统的改进无模型自适应预测控制

时滞现象广泛存在于工业过程系统中,常规控制器无法对难以获取精确模型的时滞系统进行有效控制.针对这类系统,结合跟踪-微分器获取微分信息的能力,利用Smith预估器预测未来时刻输出,提出了一种改进的无模型自适应预测控制(IMFAPC)方法,并对提出算法的收敛性和稳定性进行了分析.该算法不需要被控系统的模型信息,仅需要实时的...     

改进极值策略的多目标粒子群算法及其在PX氧化过程中应用

提出了一种新的用于求解多目标问题的粒子群算法,该算法采用一种新的全局极值和个体极值选取策略,提升了种群逼近Pareto最优前沿的稳定性和精度,同时为了提升种群跳出局部最优的能力,提出两步变异操作.此外还采用了外部存档存储每一代产生的非支配解,并且使用动态更新的拥挤距离来维持外部存档的规模.然后,通过典型的ZDT系列测试函数对该算法进行评估,并与MOEA/D、NNIA和NSGA-Ⅱ 3种多目标优化算法进行比较.实验结果显示,新算法相较于其他算法具有较好的分布性与收敛性.最后将其应用于PX氧化反应操作优化中,在相同计算成本的条件下,新算法优化后的醋酸和PX燃烧损失明显下降,成本损失大幅减少.     

德士古水煤浆气化过程的建模与优化分析

根据德士古水煤浆气化工艺的操作特性和装置特点,采集实际工业运行数据,基于Aspen Plus软件平台,建立了气化炉和水洗过程的模型,模拟结果与实际生产较吻合。基于所建立的模型,进行了水煤浆浓度、气化反应温度对气化结果的灵敏度分析,并讨论了过程的节水,分析了高温汽提冷凝液对废水排放与合成气水汽比的影响。结果表明:在现有工况下,提高水煤浆浓度和反应温度,有效合成气收率会提高;适当减少高温、汽提冷凝液,有利于装置的废水排放和提高合成气水汽比。     

浅谈高校数字化校园软硬件建设

在我国,校园网的建设经历了校园网硬件建设阶段,综合信息系统建设阶段,网络教学(含远程教学)实验阶段,现正向着更高层次的数字化校园发展.本文就高校数字化校园软硬件建设谈一些浅见.     

煤质组成对水煤浆气流床气化炉性能的影响

基于化学反应平衡假设,建立水煤浆气流床气化炉的平衡模型.以H/C和O/C摩尔比、灰分的质量分数为输入变量,考察了煤中C、H、O元素的相对摩尔量和灰分质量分数对气化炉性能的影响,为工业气化炉选煤、配煤和变煤种等操作提供指导.研究结果表明：在相同气化温度下,随着O/C摩尔比的升高|有效合成气产率降低,比氧耗增加,随着H/C摩尔比的升高|有效合成气收率略微增加,而比氧耗变化不大|煤中O元素的相对摩尔量对气化炉的性能有着较为显著的影响|然而随着灰分质量分数的增加,有效合成气收率降低,比氧耗增大.因此,在工业生产过程中,应该密切关注原料煤的组成变化,及时调整气化参数,优化气化炉的运行,提高气化经济效益.     

多策略果蝇优化算法及其应用

针对果蝇算法容易陷入局部极值、收敛速度慢和收敛精度低的问题,基于粒子群优化算法中社会认知因子和差分演化算法的变异算子,提出了一种多策略果蝇优化算法(SFOA)。对于味道浓度值劣于平均味道浓度的个体,采用社会认知变异因子产生下一代个体,加快收敛速度。对于味道浓度值优于平均味道浓度的个体,引入差分向量,提高算法跳出局部极值的能力。经过8个测试函数的仿真实验对比,SFOA具有更好的全局搜索能力、更快的收敛速度和更高的收敛精度。最后,将改进后的果蝇算法运用到GE气化炉操作优化中,以有效合成气产率最大化为优化目标,氧煤比和水煤浆浓度为决策变量,结果表明,SFOA能够快速找到最优值,证明了多策略果蝇优化算法的有效性。     

基于云计算和虚拟现实技术的化工过程虚拟工厂

作为后超算时代计算服务的主流服务模式,云计算为制造业的资源整合利用创造了全新的服务平台。本文以已有的云计算理论为基础,针对化工过程的特点,提出了基于云计算的虚拟工厂技术体系,通过对关键技术的讨论,有效地将已有的资源虚拟化为服务,并通过虚拟现实技术建立三维云端模拟企业现场环境,增强了用户对现场操作的实际体验。基于云计算和虚拟现实技术建立的乙二醇虚拟工厂表明,系统具有扩展性和开放性,可以快速实现过程的仿真,为工厂的模拟操作提供有效的支持。