基于Wiener模型的非线性预测函数控制

针对传统的预测函数控制对非线性强、结构多变的实际对象控制效果不佳问题,提出了一种基于Wiener模型的非线性预测函数控制(PFC)方法。通过引入支持向量机回归方法,建立Wiener模型中非线性部分的逆模型,在输出反馈和参考轨迹上分别添加一个Wiener模型中非线性部分的逆模型,将非线性预测函数控制转化为线性预测函数控制,用线性优化算法解决非线性预测函数控制问题,避免了复杂的非线性优化。pH中和过程的计算机仿真结果表明,该方法比PID控制效果更好,而且对模型失配具有很好的自适应性能。     

微电网混合储能系统充放电控制策略研究

考虑到由蓄电池和超级电容组成的混合储能系统有利于稳定微电网直流母线电压和优化充放电过程,提出了一种基于直流母线电压稳定的混合储能系统充放电控制策略。该控制策略以直流母线电压稳定为控制目标,实现混合储能系统外部功率平衡,结合超级电容的快充能力和蓄电池的续充能力,以超级电容电压和蓄电池的荷电状态为判断条件,实现混合储能系统内部功率平衡。在Matlab/Simulink环境构建孤岛模式下微电网混合储能系统模型,分析了微电网混合储能系统在负荷功率波动时的运行特性,仿真结果验证了该控制策略在稳定直流母线电压同时降低了蓄电池的充放电次数。     

笛卡尔空间轨迹平滑过渡的前瞻插补算法

为了解决由于六轴串联工业机器人由于笛卡尔空间运动轨迹不平滑导致频繁启停的问题,提出了基于三次准均匀B样条曲线的前瞻插补算法实现轨迹平滑过渡和提高运行效率。该算法采用三次准均匀B样条曲线作为笛卡尔空间中相邻轨迹的过渡曲线,根据过渡曲线的曲率求出过渡曲线的速度约束,利用速度前瞻根据各轨迹段长度规划出合适的衔接速度,对各轨迹段分别采用非对称S曲线加减速控制,通过等时插补获得实际插补点。在六轴串联工业机器人的控制平台上进行实验验证,结果表明,相较于传统算法,该算法可以使六轴串联工业机器人在笛卡尔空间的运动轨迹更加连续与平滑,运行效率得到了有效提升。     

池沸腾孤立气泡生长过程中微液层蒸发影响的实验和模拟耦合分析

微液层蒸发是沸腾过程中重要的换热机理。本文旨在通过单个气泡池沸腾实验中测得的气泡动态参数探究孤立气泡生长过程中加热表面的换热机理。首先通过沸腾池和加热表面的严格设计实现了单个气泡沸腾。进一步通过对孤立气泡生长时序图像的处理,得到了气泡在一个生长周期内气泡直径、纵横比以及气泡根部基圆半径的变化。对比发现,气泡生长速率与气泡根部基圆半径随时间的变化呈现显著正相关,而与大液层区域的变化相关程度较低,这表明微液层蒸发直接影响气泡体积变化,在孤立气泡沸腾过程中起主导作用。在此基础上进一步建立了加热表面换热过程的数值模型,基于实验中测得的气泡动态参数对气泡底层的微液层厚度进行了预测;通过多次迭代计算并匹配气泡生长速率和加热棒的温度发现,当表面过热度为4.82 K时,气泡底层微液层厚度约为3.43 μm,与相关文献中的微液层厚度测量值基本一致,进一步证实了微液层蒸发在孤立气泡沸腾换热过程中的重要性。本研究揭示了孤立气泡池沸腾过程中近壁面处的换热机制,为进一步的孤立气泡沸腾传热过程数值模拟奠定了理论基础。     

引力搜索算法中粒子记忆性改进的研究

针对引力搜索算法(GSA)对一些复杂问题的搜索精度不高的问题,特别是高维函数优化性能不佳、优化过程容易出现早熟的现象,因此考虑将粒子群优化(PSO)算法中关于局部最优解和全局最优解的概念引入引力搜索算法中,对引力搜索算法中粒子的记忆性进行改进,这样使得粒子的进化不仅受空间中其他粒子的影响,还受到自身记忆的约束,以此来提高算法的搜索能力。通过对选用的10个基准函数测试,证明了该方法的有效性。     

生物反应过程的在线支持向量机建模优化

针对生物反应过程具有较强的非线性、时变性,建立准确的机理模型较为困难,并且复杂的机理模型也无法用于在线控制和优化。将在线支持向量机和机理模型结合,提出串并联在线自校正混合建模方法。通过对典型生化过程谷氨酸的生产过程分析,找到影响谷氨酸浓度的关键参数;从现场历史数据中选取样本,建立基于在线向量机的软测量模型。实验结果表明该模型对谷氨酸浓度预测效果较好。     

发酵过程的微机集散控制系统

介绍了微机ＤＣＳ系统在柠檬酸发酵上的应用，阐述了系统软硬件的设计方法及有关可靠性措施。     

一类生化过程先进控制的实现

提出了适合于柠檬酸、氨基酸等一类好氧性发酵过程的先进控制方法,结合实例介绍了实现先进控制的微机分布式控制系统的软硬件结构及其功能。     

基于IGA-SVM的发酵过程建模及优化控制

利用免疫遗传算法（IGA,Immune Genetic Algorithm）的全局搜索功能和支持向量机（SVM,Support Vector Machine）泛化能力强的特点,选择合适的状态变量,对发酵过程建立动态时变模型。利用该模型和算法对一些不能在线测量的生化状态变量进行在线预估,并对一些关键的操作变量进行了优化。通过对谷氨酸发酵过程的实际应用,验证了该方法的有效性。     

模拟移动床的控制系统设计和优化

为了满足现代化工业色谱分离的要求,对模拟移动床(SMB)色谱分离的工艺流程进行了改进,设计了一套由工控机、PLC和智能仪表构成的模拟移动床集散控制系统。用改进的BP神经网络对苯丙氨酸模拟移动床的色谱分离过程进行了建模,用实数编码的遗传算法对分离参数和操作条件进行了优化,并在实际中得到应用,使得产品的纯度和回收率都得到了较大的提高。并且在开发过程中,上位机软件采用国产“组态王”和VB相结合的方式,克服了“组态王”命令语言环境较弱的缺点。