多尺度最小二乘小波支持向量机的回归建模

普通最小二乘支持向量机算法用于多尺度回归建模时精度较低。针对该问题,选取墨西哥草帽小波函数作为最小二乘支持向量机的核函数,设计一种基于小波核的多尺度最小二乘小波支持向量机。在此基础上,通过解二次优化问题求出多尺度回归建模问题的全局最优解,最终得出的多尺度回归模型能够有效地逼近多尺度信号。仿真结果表明,该算法具有较高的精度。     

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。     

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。     

G伺服在光纤筛选设备中的应用

文章探讨了新型G系列伺服系统的特点,其在光纤筛选设备上的应用;光纤筛选设备的控制原理,在光纤生产环节中的作用,发挥G系列伺服优异性能,提升筛选速度提高设备的利用效率.     

发酵过程集散控制系统

发酵过程集散控制系统潘丰，高自强，徐玲，须文波ＴｈｅＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＣｏｎｔｒｏｌＳｙｓｔｅｍｆｏｒＦｅｒｍｅｎｔａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓ￥ＰａｎＦｅｎｇ；ＧａｏＺｉｑｉａｎｇ；ＸｕＬｉｎｇ；ＸｕＷｅｎｂｏ引官发酵过程是一个影响因素多、较为复杂...     

离散偶极子方法研究雾霾随机簇团粒子的光散射特性

分析硫酸、硫酸、硝酸盐、碳和有机碳等组成的雾霾污染物簇团,基于团簇 -团簇凝聚模型(CCA),对簇团粒子的随机三维结构进行了模拟,构建不同成分,不同形状簇团粒子,在此基础上运用离散偶极子近似法计算了雾霾簇团粒子的光散射性质,进而仿真计算了不同形状的雾霾簇团粒子的光学散射,分析了雾霾簇团粒子散射场强度随散射角、效率因子与尺度因子变化关系,偏振度随散射角的变化结果。计算结果可用于分析大气雾霾特性和大气光传输特性。     

基于大时滞系统的改进无模型控制器研究

无模型控制是一种不依赖被控对象数学模型的控制方法,对于复杂系统有较好的控制效果。大时滞系统控制的稳定性和快速性是一对相互对立的问题,以往较多关注其稳定性研究,对其快速性研究较少。为此,在基本无模型控制方法的基础上,借鉴功能组合控制方法的思想,在泛模型中引入速度因子v( k),得到一种改进的无模型控制方法,能够提高无模型控制方法对大时滞系统的控制速度,兼顾其控制稳定性和快速性。对改进无模型控制方法的有界输入有界输出稳定性及收敛性证明验证了该方法的可行性。同时Matlab仿真实验表明该方法可提高对大时滞系统的控制速度。