基于AdaBoost-BAS-SVM模型的岩爆预测研究

岩爆是发生在深埋地下高应力岩体开挖工程中的一种动力破坏现象,作为矿山开采过程中的主要工 程地质灾害之一,其等级预测是必须解决的岩石工程的重大问题。综合岩爆预测过程中多因素影响,选取 σθ/σc、 σ c/σt、Wet作为岩爆等级预测指标。通过利用天牛须搜索（BAS）算法解决支持向量机（SVM）中的重要参数 C 与 gamma 择优问题,并引用 AdaBoost 集成学习算法对 BAS-SVM 弱学习器进行强化训练,解决了单一分类器不稳定问题, 最终建立了 AdaBoost-BAS-SVM 岩爆等级预测模型。通过收集到的 194 组实例数据对该模型进行训练测试,并与 SVM、BAS-SVM、AdaBoost-SVM 3 组模型进行结果对比。结果表明：该模型较其他 3 组模型预测准确度更高,其收 敛性能明显提高,可有效、快速地预测岩爆等级。     

PSO-GA优化ELM的高炉铁水硅含量预测

针对高炉冶炼过程的复杂、多变以及非线性等因素,提出了一种基于粒子群算法（Particle swarm optimization,PSO）和遗传算法（Genetic algorithm,GA）相结合来优化极限学习机（Extreme learning machine,ELM）的高炉铁水硅含量预测模型。PSO-GA-ELM预测模型,主要是在PSO算法进行适应度值计算、粒子的速度更新和位置更新时将GA算法中的选择、交叉和变异等操作融入其中,使其输出最优的连接权值和阈值代入到ELM模型中。通过对4种不同的预测模型进行实验验证,结果表明,优化后的PSO-GA-ELM模型在进行铁水硅含量预测时的预测精度、学习能力和泛化性能均高于其他三种预测模型。     

优化神经网络的锂电池SOC估算

神经网络由于强大的非线性逼近能力、不需要建立数学模型等优势可以很好地完成荷电状态(state of charge,SOC)预测.但是常用的BP神经网络也存在学习效率慢、容易陷入局部极小值的缺点.为改进传统神经网络的不足,提高预测精度,提出自适应变异粒子群优化算法(Particle Swarm Optimizition with Adaptive Mutation,AMPSO)与BP神经网络相结合的估算方法.在高级车辆仿真器(ADVISOR)仿真环境下,利用实际工况条件下的数据进行SOC估计,并与PSO、EKF、UKF方法对比,结果显示,优化后的BP神经网络预测误差在2％以内,说明所提的SOC估计方法有更好的预测准确性和稳定性.     

MES与PLC实时通信系统研究

使用MES系统是为了更好地实现生产过程中的可视化监控及生产数据管理,如何更好实现MES系统与PLC及现场设备精准实时通信是各个生产型企业争相研究的热点问题.针对以上问题,通过研究西门子S7-300 PLC与GE公司的MES系统,设计在PLC中与MES实时通信的FB块VDCA,自定义上位机与下位机的通信报文,通过Enternet实现上位机与下位机的实时通信.该设计减少了中间硬件,提高了通信过程中的数据稳定性,可操作性与通用性强,适用于工序多样的自动化生产线,实际运用到了发动机装配生产线,提高了发动机装配效率.     

连续式加热炉的残氧量检测与控制

针对钢铁企业中典型的燃油三段连续式加热炉控制参数中最为复杂的残氧量参数进行了探索和研究,分析了残氧量控制对象的特性、检测点的选取并介绍了用PLC实现的残氧量的控制方法。     

供热机组智能控制器的设计

本文主要介绍了面向大规模、多热源城乡集中供热网的计算机监测控制系统而开发研制的集中供热机组智能控制器的设计。它是专门针对热力站计量与控制需求研制的智能化控制装置,采用现代控制理论和基于现场总线的全开放分散式智能集中供热控制系统的关键单元技术。实现最优控制,达到集中供热良好的运行品质,降低热力站运行成本。     

基于大数据的多子网负荷预测

针对集中式负荷预测方法没有考虑到各区域内负荷特性的不同,也不能充分利用电网大数据优势的问题,提出了基于大数据的多子网预测方法。该方法通过子网预测实现大电网的预测。根据大数据分析负荷变化规律,利用数据挖掘原理对样本进行聚类。基于大数据对子网划分,根据相似度评价方法对子网合并,利用神经网络建立子网负荷预测模型。为验证所提方法的有效性,利用电网数据进行算例分析,对比集中式负荷预测,所提方法预测效果更好并且用时更少,在大电网负荷预测中有一定实用价值。     

锅炉PLC控制系统的后备冗余设计

基于对控制可靠性的考虑,锅炉的系统设计中引入了后备冗余技术,以确保生产过程的不间断控制.以75 t/h锅炉为例介绍了如何利用PLC-5/60C实现后备冗余控制,并对后备系统的硬件构成、工作机制、软件设计及程序调试等问题进行了详细讨论.实践证明,通过处理器、电源、框架、网络、RIO等方面的冗余设计,75 t/h锅炉控制系统的可靠运行得到了保障.     

基于MAS的多库协同机制的研究

网络时代各种数据库无处不在。如何使分布广、形式各异的数据库协同工作越来越成为人们关心的问题。该文深入分析了有关分布式数据库协同工作的机制,结合多数据库的工作特点,提出了基于多智体的多库协同技术,使数据库具有更多的智能特性和主动性,在实际工程软件开发中得到了应用,并取得了良好效果。