D-vine copulas混合模型及其在故障检测中的应用

过程监控技术是保证现代流程工业安全平稳运行及产品质量的有效手段。传统的过程监控方法大多采用维度约简方法提取数据特征,且要求过程数据必须服从高斯分布、线性等限制条件,对复杂工况条件下发生的故障难以取得较好的检测效果。因此,提出了混合D-vine copulas故障诊断模型,在不降维的情况下直接刻画数据中存在的复杂相关关系,构建过程变量的统计模型实现对存在非线性与非高斯性过程的精确描述。通过EM算法和伪极大似然估计优化混合模型参数,然后结合高密度区域（HDR）与密度分位数法等理论,构建广义贝叶斯概率（GBIP）指标实现对过程的实时监测。数值例子及在TE过程上的仿真结果说明了该混合模型的有效性及在故障检测中的良好性能。     

基于AEA算法的自适应惩罚函数求解约束优化及其在丁烯烷化过程的应用

提出了一种基于AEA算法处理约束问题的自适应惩罚函数法。该算法通过统计迭代种群中个体对每个约束条件违反的次数,判定各约束的强弱地位,动态自适应地调整各个约束的惩罚系数,对于强约束给予较大的惩罚系数。同时对目标函数做出了相适应区分修改,使得可行解和不可行解的目标函数值出现一定的区分,目标函数项和惩罚项趋于平衡,避免了惩罚力度过大或过小,有利于算法前期快速进入可行解区域,后期寻找最满意解。通过标准测试函数试验结果与DE+AMP、SSaDE算法进行比较,表明了提出的方法具有良好的适用性以及全局优化性能,将该方法应用于丁烯烷化过程的约束优化,取得了令人满意的结果。     

融合copula EDA的AEA算法及其在参数估计中的应用

着眼于AEA(Alopex-based evolutionary algorithm)算法本身的不足,提高算法寻优性能,今构造出了一种融合了copula分布估计算法(copula EDA)和AEA算法的改进型算法-CAEA。将copula分布估计算法嵌入到AEA中,改进AEA算法中种群的生成方式,保持了种群的多样性。改进后的算法不仅拥有AEA算法启发搜索和确定性搜索的优点,同时还具有copula分布估计算法收敛速度快、包含全局搜索信息的特点。利用CAEA算法对9个标准函数进行测试实验,并与AEA算法、改进的粒子群算法(MSCQPSO)和差分进化算法(ISDEMS)的测试结果进行比较,结果表明CAEA算法无论在精确度还是稳定性方面都具有较大的提高。最后将算法用于发酵动力学模型参数的估计,通过优化得到了较好的结果,充分验证了所提出的算法的可行性和有效性。     

基于贝叶斯模型的安全系统动态风险分析

基于贝叶斯模型以特定化工生产装置为例,定量分析班组人员操作对化工风险的影响。化工生产安全风险主要来自于设备的老化和人员的误操作。轮班班组的操作能力以及不同班组之间的关联性很可能影响化工过程的可靠性。Gaussian copula可以体现变量之间复杂的非线性关系,因此利用贝叶斯分析结合Gaussian copula可以较好地评估安全系统和轮班班组风险。在此,提出了不同班组操作的时序性和耦合性来体现班组操作的顺序性和班组间的关联性等特征。Gaussian copula函数体现班组与安全控制系统之间以及班组之间的关联性,进而利用贝叶斯模型进行定量风险评估,结果更切合实际。     

工业醋酸脱水系统多稳态模拟与分析(英文)

In this work, an industrial acetic acid dehydration system via heterogeneous azeotropic distillation is simulated by Aspen Plus software. Residue curves are used to analyze the distillating behavior, and appropriate operating region of the system is determined. Based on steady states simulation, a sensitivity analysis is carried out to detect the output multiple steady states in the system. Different solution branches are observered when the flow rates of the feed stream and the organic reflux stream are selected as manipulated variables. The performance of the column under different steady states is different. A method is proposed to achieve the desired steady state.     

基于Alopex的粒子群算法及其在软测量上的应用

针对粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部最优值的缺点,提出一种利用Alopex算法(algorithms of pattern extraction)和PSO算法结合的新算法,该算法将Alopex的步长取法加以改变,并加入了随机噪声,具有很强的全局搜索能力和很高的搜索效率。最终将算法应用于BP网络的权重和偏置量的优化计算,完成软测量的建模。结果表明改进型粒子群算法搜索效率明显提高,应用于软测量建模能提高模型的精确度,减少预测误差。     

富勒烯/TiCl4正离子催化剂合成C60多支化聚苯乙烯

ＴｉＣｌ４、Ｃ６０Ｘ／ＴｉＣｌ４正离子催化体系中加Ｃ６０,在－２０℃下可得龋到富勒烯化聚苯乙烯〖Ｃ６０（ＰＳ）ｎ,ｎ为２,３〗,并提出了有关的反应机理;Ｃ６０分子先经质子化生成Ｃ６０Ｈ＾＋,再与聚苯乙烯链上的芳环发生亲电子反应,生成２－和３－支化的富勒烯化聚苯乙烯。     

最小年度化费用换热网络综合的匹配规则研究

本文在分析换热器投资费用的基础上，指出在进行换热网络综合时应以壳程数作为一个综合目标，并通过与公用工程费用的权衡得到年度化费用的换热网络，提出了基于最小壳程数的换热网络综合方法的匹配规则，指出了为获得最小壳程数，冷热流股进行匹配的最大可能交叉程度以及流股间进行匹配的顺序，并提出了不可行匹配的基本准则，通过实例分析得到较好的效果。     

一种基于Alopex的进化优化算法

提出一种基于Alopex的进化算法.该算法在迭代过程中从种群中随机选择两个个体,通过计算两个个体自变量和目标函数值的变化情况确定算法进一步搜索方向的概率,逐步迭代最终收敛到全局最优.该算法具备基本进化算法和Alopex算法的优点,在一定程度上具有梯度下降法和模拟退火算法的优点.通过基准函数的测试和反应动力学参数估计的应用表明,该算法的全局搜索能力有了显著提高.特别是对多峰函数能够有效避免早熟收敛问题.     

高精度数字稳定平台控制系统设计与实现

针对高精度数字稳定平台稳定跟踪目标、快速隔离扰动的要求,设计一款基于浮点型DSP控制器TMS320F28335的数字稳定平台系统。选用高精度测量元件提高系统测量精度;引入电流环提高系统控制精度、动态特性及隔离扰动能力;通过调零调漂补偿电路、硬件滤波电路及数字滤波算法设计保证陀螺采样精度。系统测试表明,该稳定平台系统能精确、稳定地跟踪目标并能有效地隔离载体扰动。