基于GSA-LSTM动态结构特征提取的间歇过程监测方法

间歇过程监测对于保证批次生产过程的稳定运行具有重要意义。传统过程监测方法难以提取间歇过程数据特有的非线性结构和动态时变特征。为此,提出了一种融合图采样聚合网络和长短期记忆网络(GSA-LSTM)的典型相关分析方法用于间歇过程在线监测。首先,利用K近邻方法将批次过程数据转化为图结构形式,利用图采样聚合网络(GraphSAGE)提取数据内部的结构特征,然后利用长短期记忆网络(LSTM)提取数据的非线性动态特征,通过权重系数将结构特征和动态特征融合得到更具有代表性的间歇过程数据特征。进一步地,利用典型相关分析方法对残差建立监测模型。最后将所提方法应用于数值例子和注塑过程监测,结果分析验证了所提方法的有效性。     

序贯模块法在选矿流程模拟中的应用与实现

选矿流程模拟软件旨在实现各种选矿过程的模拟计算,以作为选矿过程设计与优化的强有力工具。首先给出选矿流程模拟模型;接着阐述了序贯模块法用于选矿流程模拟计算的自动解算方法,给出了基于可及矩阵法的系统分块方法,根据选矿流程拓扑结构特点,提出了基于有向图广度优先搜索的环路切割方法;说明了基于序贯模块法的流程模拟软件设计思路。采用设计的选矿流程模拟软件,模拟某有色冶炼企业选矿厂的磨矿分级过程,得到了与实际吻合的模拟计算结果,说明所设计软件能较好地模拟实际选矿流程。     

基于智能集成策略的烧结块残硫软测量模型

针对铅锌冶炼烧结过程烧结块残硫估计问题,提出了一个基于智能集成策略的软测量模型,主要包括数学模型、专家规则模型和智能协调器几部分.其中数学模型通过物料平衡方程计算烧结块残硫,方程中的部分不可解参数由神经网络估计给出.专家规则模型对残硫与主要影响因素之间的关系进行了描述.基于模糊逻辑的智能协调器根据生产条件的情况综合各模型的输出作为估计结果.工业实际数据验证表明,智能集成模型的残硫估计误差平均值仅为7.5%,而且真实反映了烧结块残硫的变化趋势,可以为生产操作提供有益的指导.     

美海军近期战略动向及其精打装备发展趋势分析

随着世界局势变化加快,近年来美国海军集中力量对其战略方案、作战概念,舰队部署调整、火力配系和型号发展等问题进行评估、研究和论证。对近期美国海军主要战略的变化情况进行了跟踪梳理,重点对《未来海军》白皮书的主要内容进行了分析解读,并结合近期美海军的具体举措梳理分析了其精确打击武器装备的发展趋势。     

宽带城域以太网新技术

以太网因简单、成熟、易用而在宽带城域网建设中倍受关注宽带城域以太网的关键新技术主要包括接入认证技术、10G以太网技术、可靠传送技术和光以太网技术发展宽带城域以太网不能一概而论,需区别对待     

多模型预测控制在磨矿分级过程中的应用

磨矿分级过程的控制目标是将一、二级溢流浓度和细度稳定控制在质量指标区间内.磨矿分级过程是胖系统,完成动态优化目标后控制器仍有剩余自由度,因此需考虑局部稳态经济优化.针对这一目标,提出一种考虑局部稳态经济目标的多模型预测控制方案.首先,建立了基于现场数据库的球磨机和分级机传函矩阵模型;然后考虑局部经济性能,将稳态经济目标以罚函数形式嵌入动态优化目标函数;为消除球磨机换球引起的模型失配的影响,建立了一种基于换球规律的多模型切换策略.仿真结果表明了所提出控制方案的有效性.     

氧化铝生料浆配料过程不确定实时优化方法及应用

针对氧化铝生料浆配料过程中存在成分信息不完备,工况变化规律难统计等诸多不确定性的特点,提出一种从建模和优化计算两个层次上弱化不确定性的实时优化方法,采用神经网络、物料平衡建立生料浆质量主规律预测模型,再利用灰色理论对模型的偏差数据进行信息挖掘,补偿不确定因素的影响;然后,基于质量预测模型,提出一种专家分级推理机制实现不确定环境下的配比优化,提高入槽生料浆质量,实现了生料浆质量指标的优化控制,其中碱比[N/R]的合格率达到了99%,钙比[C/S]和铝硅比A/S分别达到了96%和94%,并简化了生产工艺,有效降低了能耗,为存在信息不确定性的长流程工业过程的优化控制提供了新思路.     

基于鲁棒最小二乘的选矿流程数据校正方法研究

精确稳定的选矿生产过程数据可以用来流程考察、流程模拟、过程优化控制、生产考核、质量检验和决策管理;文章基于实际的选矿流程的矿物固体产率平衡、元素平衡、粒级产率平衡、粒级元素平衡约束,给出了选矿流程的数据校正模型,并采用鲁棒最小二乘法对实际选矿过程数据进行了数据校正;选矿过程校正后的数据满足物料平衡和元素平衡要求,给生产提供了正确的指导,可使生产流程在最佳工艺参数下运行。     

基于GSA-LSTM动态结构特征提取的间歇过程监测方法

间歇过程监测对于保证批次生产过程的稳定运行具有重要意义。传统过程监测方法难以提取间歇过程数据特有的非线性结构和动态时变特征。为此,提出了一种融合图采样聚合网络和长短期记忆网络(GSA-LSTM)的典型相关分析方法用于间歇过程在线监测。首先,利用K近邻方法将批次过程数据转化为图结构形式,利用图采样聚合网络(GraphSAGE)提取数据内部的结构特征,然后利用长短期记忆网络(LSTM)提取数据的非线性动态特征,通过权重系数将结构特征和动态特征融合得到更具有代表性的间歇过程数据特征。进一步地,利用典型相关分析方法对残差建立监测模型。最后将所提方法应用于数值例子和注塑过程监测,结果分析验证了所提方法的有效性。     

基于改进操作模式PID的砷盐除钴过程氧化还原电位控制

针对砷盐除钴过程的时变性、非线性和时滞导致氧化还原电位(ORP)稳定控制困难的问题,提出了一种基于改进操作模式的参数自整定的PID控制方法。为提高操作模式匹配的可靠性和快速性,提出一种考虑参数重要性的改进的模糊C-均值聚类算法对操作模式进行聚类;然后采用二步匹配法匹配出相似的操作模式。由于砷盐净化除钴工段系统参数会随时间发生变化,在操作模式重用时对不同时间的操作模式的解(PID参数)赋予不同的模糊加权值,增强了重用结果的可靠性。工业运行结果表明:本文提出的方法能有效降低ORP波动程度,应对复杂的工况变化。