基于最少拍的一种解耦控制系统与仿真

介绍了运用输入变换与状态反馈方法而实现的一种多变量解耦控制系统,并基于最少拍的方式实现了系统最优时间控制,最后对所设计的系统进行了仿真研究．     

关联氧化还原电位的丁二酸发酵过程动力学模型

氧化还原电位的调控对丁二酸发酵过程影响较大,而现有的丁二酸发酵过程动力学模型均未包含此重要参量。本研究首先进行五种氧化还原电位水平下的模型参数寻优,比较了Nelder-Mead算法与自适应遗传算法,采用后者进行参数优化。分析了氧化还原电位与动力学模型参数之间的函数关系,得到关联氧化还原电位的动力学模型。采用另外两种氧化还原电位水平下的实验数据进行模型验证,结果表明该模型具有较好的可靠性。     

毕赤酵母表达鼠李糖苷酶的甲醇流加方式优化

利用毕赤酵母发酵生成鼠李糖苷酶.依据已有毕赤酵母发酵动力学模型,设定最优化问题.根据泛函极值存在必要条件,将最优化求解问题转换为微分代数方程求解问题.利用迭代循环确定最优乘子并求解最优甲醇流加轨迹.实验证明,由此种方法获得的甲醇流加速率曲线,可以使毕赤酵母表达的鼠李糖苷酶产量有所提高.     

基于软测量技术的重石脑油芳潜含量的预测

重石脑油的芳潜含量（N＋2A）是衡量重石脑油品质的关键因素。针对重石脑油分子结构种类多、组分复杂难以直接分析出分子构成的难题,基于软测量技术,采用与主导变量密切联系的二次变量（或称辅助变量）来预测主导变量。通过分析重石脑油的隔断馏分,运用人工神经网络建立软测量模型,并通过计算机仿真,实现对重石脑油芳潜含量的预测。     

基于非支配排序遗传算法的乙苯脱氢工艺条件优化

为提高现有乙苯脱氢制苯乙烯生产装置的生产率和节能水平,优化技术是一种有效的技术手段。基于改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)研究了乙苯脱氢工艺条件的优化问题。把乙苯脱氢反应过程的转化率、选择性作为优化目标,动力学模型以及实际生产状况作为约束条件,构造乙苯脱氢过程的多目标优化问题。基于NSGA-Ⅱ算法求解得到的优化问题的Pareto最优集,分析了各个操作条件对乙苯脱氢生产过程转化率和选择性的影响,最后利用模糊综合评价法,为合理决策提供了有效的依据。结果表明NSGA-Ⅱ具有良好的全局优化性能,运用该算法可在不同的操作约束条件下,求解得到相应的满意解。     

“集散控制系统”课程教学改革与实践

“集散控制系统”课程是过程控制类自动化专业核心课程之一。随着自动化技术和信息技术的高速发展,集散控制系统也经历了飞速的发展。作者结合多年来的教学实践,从教学内容、实验建设、教学方法和手段等几方面进行了探索和实践,提出了若干改进措施,这些措施在提高学生学习兴趣,培养学生的应用能力和创新精神等方面取得了良好效果。     

基于自适应递阶遗传算法的神经网络优化策略

基于递阶结构的遗传算法可以同时对多层前向神经网络进行结构优化和权重求解。与基本的遗传算法相比，这种算法不仅在权重训练方面更加快速稳定，而且能在学习过程中确定网络的拓扑结构，具有较高的学习效率，而在遗传过程中采用自适应的交叉和变异概率能有效加快遗传速度和避免早熟现象的出现。     

一种基于小波变换进行噪声处理的监控系统

介绍了一种基于小波进行信号处理的监控系统，通过采用小波滤波，有效地解决了因信号污染而引起的电机振动的问题，并实现了实时检测与控制的功能。     

组态技术在虚拟实验室中的应用

结合组态技术、可编程控制逻辑控制技术,结合自动化实验室建设,提出利用组态软件组建虚拟实验室的全新概念,实现了自动化专业教学改革和实验室改造。通过一个实际项目——十字路口交通灯的实验室对象——进行软件对象组态、采样数据点的数据库组态以及上位机和下位机的通讯连接,构筑一个开放的对象平台,实现学生无对象依赖的可编程逻辑控制设计,解决自动化专业的实验教学、课程设计以及毕业设计等环节。还简单的给出一个十字路口交通灯的实际范例,对比虚拟实验室和实际实验室的区别,显示虚拟实验室的优势。     

基于DeltaV的故障诊断系统在丁二烯装置中的应用

针对应用于丁二烯生产装置的DeltaV自带的报警系统存在的问题,应用专家知识提取出了32个重要监测点.并针对这些监测点用VB编程设计了一个运行在上位机的基于DeltaV的故障诊断系统,实现了实时故障诊断,并能在操作员站上实现实时报警.该系统具有良好的可扩充性.