非线性时变系统的小波预测控制

从小波分析原理出发,给出了一种正交小波网络辨识非线性动态系统的方法,并以此网络作为预测模型,同时通过递推最小二乘法在线修正模型;采用遗传算法优化控制器输出,通过对遗传算子和优化指标的修改,减少了在线寻优计算量.仿真实验表明该算法对非线性时变系统有良好的控制效果.     

催化裂化装置的人工神经网络建模

催化裂化装置(fluid catalytic cracking unit,FCCU)对炼油厂的经济效益至关重要,本文主要探讨了人工神经网络在催化裂化装置建模中的应用。利用实际的工业数据分别采用LMBP,RBF_PLS神经网络对某工厂的催化裂化装置进行了建模试验。将它们的拟合与泛化结果、学习速度以及参数调整进行了比较,其结果显示RBF_PLS神经网络在收敛速度以及预测性能等方面均优于LMBP神经网络。此外,本文在神经网络模型的基础上对其进行了最小二乘校正,得到了比较满意的结果。     

矢量变频器在茶叶烘焙时间控制中的应用

茶叶的烘焙时间控制存在的问题主要是茶叶的含水量与烘焙时间没有建立准确的控制模型;各烘焙箱之间的连动不能统一控制;茶叶品种与烘焙时间关系没有进行记录,造成产品质量的重复性差.对传动控制系统进行技术改造;采用矢量变频器对烘焙箱传送带电动机实现无速度传感器控制;采用基于RS485总线的网络对变频器进行控制;建立烘焙箱之间的连动控制模型;建立烘焙时间与变频器给定频率之间的数学模型;工控机把控制参数自动存入数据库并完成报表打印、变频器参数设置和存储.现场应用表明该技术改造有效可行.     

遗传算法在估计催化裂化集总模型参数中的应用

催化裂化集总动力学模型是1种多参数、高耦联的复杂反应动力学模型.用经典的优化算法求解模型参数时,常常需要对模型作一些数学处理,而复杂模型的数学处理相对困难;此外,经典算法的求解结果也常常不尽如人意.为解决这类模型的参数估计问题,以老遗传算法为基础,提出1种以亲子竞争和最优个体保护策略相结合的新遗传算法.新算法采取全局交叉和自适应变异,既保证了最大范围搜索解空间、避免算法在计算初期就陷入局部最优,又能在后期对局部细致搜索,提高了计算精度;克服了老算法随机性大、容易陷入局部最优的缺点.为测试新算法的效果,首先用某多参数复杂模型做测试,结果证明无论是遗传代数相同情况下的计算精度,还是为了达到某一精度而要求的计算代数,新算法都优于老者.然后用于估计催化裂化提升管反应器集总动力学动态模型参数.最后,取工业实际数据验证模型参数,泛化结果表明模型预测值与实际测量值基本吻合,120组数据的平均相对误差为1.71%,证明新算法适用性较好.     

改进的粒子群算法在化工过程优化中的应用

在现有自适应粒子群优化算法的研究基础上本文引入1种反弹机制(Rebound Mechanism),提出了1种改进的粒子群算法——反弹自适应粒子群优化算法。RAPSO能在搜索过程中充分利用粒子的飞行速度和方向等信息(下文称为动量信息),维持粒子的多样性以提升算法的搜索性能。通过比较,本文提出的RAPSO在一定程度上改进了现有的自适应粒子群算法的优化性能。运用RAPSO对催化裂化装置进行优化试验,其结果表明无论在单变量优化还是在多变量优化中,该装置的转化率都得到了一定程度的提高。     

循环流化床锅炉燃烧过程建模研究

针对具有多维非线性和纯滞后特性的循环流化床锅炉燃烧过程,采用基于PLS学习算法和OLS学习算法的径向基函数(RBF)神经网络进行建模研究。首先通过循环流化床锅炉仿真平台产生用于建模实验的网络训练数据和泛化数据,然后分别采用OLS算法和PLS算法进行网络训练和泛化研究,最后讨论了影响建模结果的算法参数及其选取方法,重点讨论了PLS算法的4个网络参数的影响和选取。与基于小波网络的建模实验比较,对具有复杂特性的循环流化床锅炉燃烧过程,采用RBF网络建模在保证建模精度的同时,算法参数的选取也较为方便易行。     

Ag/Ce0.75Zr0.25O2催化剂中Ag的负载量对碳烟燃烧活性的影响

开发低温下高催化活性的柴油机碳烟颗粒燃烧催化剂是当前环境催化领域的热点问题。利用共沉淀的方法制备了用于碳烟催化燃烧反应的Ag/Ce_0.75Zr_0.25O₂催化剂。活性评价结果表明,相对于Ce_0.75Zr_0.25O₂催化剂,Ag的引入可显著降低碳烟催化燃烧温度。而且,Ag的负载量存在一个最佳值。以XRD、in-situ XRD、BET、TPR等表征手段探究了该系列催化剂结构性质及其变化产生的影响。结果表明,Ag与Ce物种间的相互作用可显著降低催化剂（特别是CeO₂表面氧）的还原温度。该相互作用使Ag/Ce_0.75Zr_0.25O₂催化剂在一定温度下（>200℃）就表现出Ag⁺的性质。这些性质与该催化剂具有较高的碳烟氧化活性相关。而且,该催化剂也表现出良好的稳定性。     

循环流化床锅炉床温动态简化模型

在分析了循环流化床锅炉床温动态特性的基础上,将循环流化床锅炉沿着炉膛高度方向分为密相区和稀相区2个部分,各个部分集中参数化,分别对2个部分进行氧浓度、床料质量、残碳质量以及总能量进行衡算,提出了以给煤、一次风、二次风以及排渣为操作变量的床温动态简化模型.最后采用MATLAB 6.5软件对所建方程进行求解仿真,结果证实了该模型的正确性.     

矢量变频器在茶叶烘焙时间控制中的应用

茶叶的烘焙时间控制存在的问题主要是:茶叶的含水量与烘焙时间没有建立准确的控制模型;各烘焙箱之间的连动不能统一控制;茶叶品种与烘焙时间关系没有进行记录,造成产品质量的重复性差.对传动控制系统进行技术改造;采用矢量变频器对烘焙箱传送带电动机实现无速度传感器控制;采用基于RS485总线的网络对变频器进行控制;建立烘焙箱之间的连动控制模型;建立烘焙时间与变频器给定频率之间的数学模型;工控机把控制参数自动存入数据库并完成报表打印、变频器参数设置和存储.现场应用表明该技术改造有效可行.     

基于ASPEN PLUS的固定床煤气化稳态模拟方法研究

用ASPEN PLUS软件对固定床煤气化过程进行模拟,采用带FORTRAN气化动力学子程序的串联全混流反应器来代替Gibbs反应器,能够更好地反映气化炉的真实反应情况,结果表明该模型与实际固定床煤气化的反应结果吻合较好。利用该模型研究了串联釜数对碳转化率及出口温度的影响,研究表明：随着釜数的增加,碳转化率和出口温度更加接近于实际数据;在保证模拟精度的前提下,较少的釜数有利于减少计算量。