工业过程虚拟对象软件平台的设计与开发

针对复杂工业过程的对象难以在实验室建立及其仿真系统不能方便快捷开发的现状,提出采用组态软件及仿真软件混合编程开发工业过程虚拟对象软件平台。该平台采用前台界面层、中间通讯层、后台模型层3层结构,以多种可控数据交换方式实现前台界面与后台模型的无缝链接,制定二次开发规则,以平台程序为基础,可实现针对某一工业过程对象仿真软件的快速开发。最后以钢球磨煤机制粉系统的虚拟对象验证了平台的有效性。     

改进ELMAN网络的Q学习温度切换控制

在水泥生料分解过程中,由于生料边界条件频繁变化且生料流量波动大,使过程处于正常工况或异常工况,致使分解炉温度和预热器C5出口温度很难控制在工艺要求的范围内传统的控制方法经常导致预热器C5下料管堵塞为了解决上述问题,本文提出了一个带有前馈补偿的温度智能切换控制策略,由基于T-S的模糊控制器、基于改进的ELMAN网络的Q学习异常工况控制器和切换机制组成实际应用结果表明,所提出的控制策略能够根据当前工况的变化选择正确的控制器,并且使生产远离故障工况     

一类工业过程运行反馈优化控制方法

为了克服流程工业运行优化中控制回路闭环系统的动态误差对运行优化性能的影响,本文针 对一类工业过程提出了使运行指标实际值与目标值偏差和控制回路输出与设定值跟踪误差的二次性能 指标极小化的运行优化反馈控制方法. 该方法由运行层设定值反馈控制和回路控制层设定值跟踪控制组成,其中设定值反馈控制采用基于LMI的 模型预测控制,回路控制采用衰减率可调的带有积分项的状态反馈调节律. 本文给出了保证运行优化反馈控制闭环系统渐近稳定的充分条件,并开展了浮选过程运行优化反馈控制仿 真实验,实验结果表明所提方法的有效性.     

基于交叉熵算法的PID 控制器设计

交叉熵优化方法是一种新型高效的随机优化算法,算法控制参数简单,鲁棒性强.将交叉熵优化算法用于PID控制器的参数设计,并与基于遗传算法的PID控制器设计进行对比,结果表明,交叉熵优化算法不仅所获结果较优,而且计算复杂度也明显小于遗传算法.     

复杂工业过程运行优化与反馈控制

过程控制不仅使被控对象的输出尽可能好地跟踪控制器设定值, 而且要对整个工业装置的运行进行控制, 使反映产品在该装置加工过程中质量、效率与消耗等指标, 即运行指标在目标值范围内, 尽可能提高质量与效率指标, 尽可能降低消耗指标, 即实现工业过程运行优化控制. 本文在综述了已有的运行优化与控制方法的基础上, 重点介绍了复杂工业过程的数据驱动的混合智能运行优化控制和运行控制半实物仿真系统, 并以赤铁矿磨矿过程为应用研究案例, 仿真实验和工业应用结果表明所提方法的有效性, 并指出了复杂工业过程运行优化控制研究需要关注的问题.     

基于数据和知识的工业过程监视及故障诊断综述

从复杂工业过程所可能具有的过程特性及数据存取过程中引入的数据特性分析出发,综述了具有复杂数据特性的工业过程的多元统计监视方法,并分别讨论了基于数据和基于知识方法进行故障诊断的优势、进展、适用范围及二者结合的可能.最后探讨了这一领域中值得进一步研究的问题和可能的发展方向.     

基于数据挖掘与系统理论建立摩擦模糊模型与控制补偿

建立机械摩擦力模型及其相应的控制补偿策略一直是人们所关注的问题. 由于摩擦力所固有的非线性及不确定特征, 用传统的数学建模与控制补偿方法难以达到满意的系统性能要求. 本文采用模糊建模技术逼近摩擦动力系统并将辨识结果用在前馈补偿控制器设计中. 模糊建模过程由以下3个部分组成: 首先采用数据挖掘技术辨识出模糊系统的模糊规则库, 然后利用该规则库建立模糊系统的静态模型, 最后以李雅普诺夫稳定性理论为基础进一步辨识出模糊系统的动态模型. 在控制器设计方面, 采用了自适应模糊系统前馈补偿的比例微分(Proportional-derivative, PD)算法. 运用李雅普诺夫稳定性分析证明了闭环系统跟踪误差的有界性. 数值仿真结果表明了该方法的有效性和实用性.     

水泥熟料生产过程生料分解率软测量模型

在水泥熟料生产过程中,针对衡量产品质量的生料分解率不能在线检测的难题,将递归限定记忆主元分析和最小二乘支持向量机结合,提出了基于限定记忆主元分析的最小二乘支持向量机方法.限定记忆主元分析不但解决了传统主元分析的缺点和数据饱和现象,而且简化了最小二乘支持向量机的结构.该方法已经成功应用于酒钢宏达水泥厂水泥熟料生产生料分解...     

加工时间不确定的炼钢连铸生产调度问题研究

针对炼钢连铸生产过程中存在的加工时间不确定性问题,采用三角模糊数表示不确定性加工时间信息,引入４种模糊运算,建立了问题的模糊规划调度模型．采用“中间值最大隶属度”的算法,将模糊规划调度模型转化为非线性规划模型,并在多重精炼工序、多机并行条件下,应用遗传算法求解最小完成时间．最后,利用实际生产数据的仿真实验表明了模型与算法的有效性．     

一类非线性离散时间动态系统的交替辨识算法及应用

表征产品在工业过程加工的质量、效率、成本、能耗或物耗等的运行指标与过程控制系统的输出密切相关,它们之间的动态模型往往机理不清,具有强非线性,难以用精确数学模型描述,但运行指标的预报对运行操作具有重要意义.本文利用工业过程在工作点附近工作的特点,将过程控制系统的输出与运行指标之间的动态模型描述成线性模型与高阶非线性项即未建模动态组成,对线性模型以及未建模动态提出了一种由改进的投影算法与未建模动态估计算法组成的交替辨识算法.最后,通过数值仿真实验和电熔镁炉的真实数据进行功率预报实验,实验结果表明了所提方法的有效性.