基于小波核聚类的非高斯过程故障检测方法

针对工业过程检测变量具有的非线性和非高斯性等特点,提出了一种基于小波核聚类的核主元分析（WKPCA）方法来处理过程数据的非线性特性,同时引用支持向量数据描述（SVDD）对过程进行建模。本算法先根据Morlet小波具有多分辨分析和能以更高的精度逼近任意函数的特点,将其构建为小波核函数,可以增强KPCA的非线性核映射和抗噪能力,然后在映射后的特征空间中进行均值聚类分析,选择每个聚类中展现特征中心的数据,大大减少了核函数的计算量;最后通过SVDD提出监控指标来描述过程的非高斯特性。将上述方法用在一个标准仿真平台Tennessee-Eastman上,结果表明,该方法能及时有效地检测出系统产生的故障和异常情况。     

一种改进的知识进化算法及其在化工动态优化中的应用

智能优化算法在动态优化问题的求解中,一方面可以一定的概率收敛到全局最优,避免局部极值而得到了广泛应用;但另一方面,基于随机机制的仿生智能算法也面临收敛速度慢、寻优效率较低的瓶颈,限制了其工业实时应用的场合。为此,从提高智能优化算法在动态优化问题的求解效率出发,提出了一种改进的基于知识引导的进化算法结构,主要包括候选控制策略-时域与控制域的离散策略、知识库空间的进化、知识引导的种群进化。该算法分别在批式反应器等4个典型化工动态优化问题上进行了仿真验证,计算结果表明,该方法能够以较小的种群规模通过知识的引导,以较少的计算代价找到较好的全局解,有效提高了算法的收敛效率。     

催化剂失活条件下的碳二加氢反应器模拟与优化

乙炔加氢反应催化剂的活性与选择性随着使用时间变化而变化,操作参数需要相应的改变从而使得收益最大化。因此本文采集工业数据,通过遗传算法拟合了反应动力学模型和失活反应模型的参数;比较了国内最普遍使用的两种催化剂的选择性和活性保持方面的性能;针对串联使用的两台装填不同催化剂的反应器组合,以运行周期、乙烯产率最优为评价标准,提出了反应器3种组合优化、负荷分配优化等优化策略。将优化策略应用于实际工业装置的分析与运行,乙烯产率和总选择性提高,效果得到验证。     

特高压直流换流站避雷器配置方案研究

基于目前的最新进展,给出了两种典型的避雷器布置方案,分析了两个方案对最高端换流变阀侧不同保护方式的优缺点。从避雷器持续运行电压、荷电率、冲击保护水平和能量要求等方面论述了避雷器参数选取应该考虑的因素,并指出按照逆变站实际运行电压来选取避雷器参考电压,可以降低逆变站避雷器的保护水平和设备绝缘水平,降低设备制造成本。     

乙二醇脱水和精制系统先进控制与优化

在对过程机理深入分析的基础上,通过推断控制、解耦控制、专家控制等先进控制策略的开发和实施,解决了乙二醇脱水和精制系统存在的具体问题,并根据所建立的准确工业过程模型进行了操作条件优化。表明了先进控制和优化技术的实施显著提高了乙二醇脱水和精制系统操作的稳定性,有效降低系统能耗并延长了运转周期。     

基于集成建模方法的乙二醇全流程模拟

乙二醇生产流程是一个包含十几个精馏塔和固定床催化反应器的长流程。由于流程长且反应催化剂影响不易确定等因素,乙二醇生产过程的全流程模拟十分困难。基于ASPEN PLUS软件平台,集成支持向量机、优化算法、机理建模等多种方法,建立了乙二醇的全流程模型。通过采集并处理实际生产的工业数据,采用优化算法进行模型的智能校正,进一步完善了模型的性能。乙二醇全流程模型模拟结果与实际工业过程数据相符,能够满足工业建模的要求。     

基于径向基函数神经网络的乙苯催化脱氢转化率的软测量应用

针对乙苯催化脱氢过程的特点,选用历史生产数据即乙苯进料、一反温度、二反温度、二反出口压力、水比、脱氢选择性,利用改进的径向基函数神经网络（RBFNN）来构建乙苯催化脱氢过程模型,通过企业实际生产数据对该网络进行测试,其结果表明该模型可真实模拟实际乙苯脱氢生产过程,为后续乙苯催化脱氢系统实施先进控制优化技术奠定了基础.     

空气潜孔锤取心跟管钻进技术

把潜孔锤钻进、跟管钻进和取心钻进结合在一起,获得了一种在复杂地层取心钻进的新方法.     

模糊自适应遗传算法的原理和发展

模糊自适应遗传算法是将模糊控制器应用于遗传算法性能和参数控制的新型进化算法。该文论述了模糊自适应遗传算法的定义和基本原理,并根据规则基不同的产生方式对其进行了系统分类,最后提出了模糊自适应遗传算法性能改进和应用研究的发展方向。     

WLAN在高校校园网中的应用

文章介绍WLAN的技术特点、需求、硬件构成、接入方式及应用中的注意事项.