基于模糊T-S模型的批过程建模与最优控制

基于模糊T-S模型,提出一种具有自学习能力的模糊方法用于批过程建模和最优控制.通过引入与均方误差相关的动态误差传递因子,使用改进的梯度下降法,本方法能够辨识模糊T-S预测模型.对于批过程的受限非线性最优控制,基于所辨识的预测模型,运用庞特里亚金最小值原理和平行分布补偿算法,本方法能够把一个复杂非线性系统最优控制设计问题转化为一些基于复杂T-S预测模型的局部线性系统的最优问题,从而给出一种有效和简单的模糊最优控制策略.所提方法用于一个半连续式反应器的建模和最优控制,仿真结果表明新方法是有效和准确的.     

催化裂化反再系统动态建模与仿真研究

催化裂化是以重油为原料,反应生成轻质油产品的一项重要炼油工艺。针对并列式双器两段再生新工艺,建立了反应再生系统的动态机理数学模型,由5集总反应动力学模型和并列式双器两段再生器模型构成。采用Marquardt改进算法进行动态模型参数估计,利用4阶Runge-Kutta法对模型求解,得到了各集总组分分布图及主要变量稳态值。仿真结果表明,该模型具有较高的精度,为反应再生系统的先进控制和操作优化提供了支持。     

基于规划过渡过程的实用智能控制研究

PID 控制器在过程控制中已得到了广泛的应用, 但它难以兼顾工业现场静态和动态指标的不同需求, 而导致运行效果欠佳。通过一阶惯性规划过渡过程, 设计设定值变化的全程合理性和引入微分信号的辅助应用, 将 控制目标的实现落实在规划的过程控制之中, 使控制关键由原来对系统模型的确定过渡到对系统时间常数的粗略 估计, 显著地改进了控制效果。相关的MATLAB 仿真分析, 验证了所提出算法的合理性与一定的普适性。     

供电企业综合统计系统中的安全性策略

在传统的数据库安全性技术的基础上,根据供电企业综合统计系统实际情况,对报表的显示作了改进,并提出了一种针对报表及菜单功能的用户管理和权限维护方案,该方案在某市供电公司综合统计管理信息系统中得以成功应用。     

网络控制系统随机稳定性研究

研究了具有随机网络诱导时延及数据包丢失的网络控制系统随机稳定性问题. 本文用一个具有两个状态的马尔可夫链来描述数据通过网络传输时随机数据包丢失过程, 利用马尔可夫跳变线性系统理论, 将网络控制系统建模为一个具有两种运行模式的马尔可夫跳变线性系统, 给出了在状态反馈控制下网络控制系统随机稳定的线性矩阵不等式形式的充分条件, 最后用一个仿真示例验证了该方法的有效性.     

复杂非凸约束优化难题与迭代动态多样进化算法

进化算法的迅速发展,为非凸约束优化问题的求解提供了有效途径,但目前常用优化算法还未能全面满足更为复杂的约束条件或目标分布对寻优方式灵活应变能力的特别需求.首先,本文研究发现,当优化问题在全局最优解的某一较小邻域内,依然分布有复杂的局部极值或可行域分布时,大多数进化算法中不灵活的探索与挖掘方式将会在寻优后期导致误收敛现象发生.其次,为解决这一难题,本文继续对问题特征与算法规则进行了深入探讨,并提出用于解决该类问题的迭代动态多样进化算法(IDDEA).该算法利用多智能体创建一种新型占优评估策略,并以此为基础设计出较优子区域的划分方式.本文所提子区域的划分,在充分发挥动态多样搜索进化方式的探索能力前提下迭代推进,逐步缩小寻优空间,进而使得寻优采样在收敛的同时,依然保持原有探索与挖掘的灵活权衡模式.再次,本文还提出一种最小惩罚函数,为IDDEA引入一种自适应惩罚机制,来动态调整不可行代理的适应度分配,从而有效避免了选择罚系数的难题.最后,IDDEA在若干工程优化设计问题中的成功应用表明,本文在合理的问题分析基础上,提供了更加有效的算法设计思路与成果.     

线板式电除尘器中芒刺类电极电场特性实验研究(英文)

放电极几何形状及高压电源额定电流的选择对于电除尘器设计非常重要,为给电除尘器设计提供依据,对不同放电极对应电场特性进行研究非常必要。采用工业高压电源搭建了实验平台,对实际的BS芒刺电极和增强型RS芒刺电极对应电场特性进行了研究,观察了放电极上的电晕放电位置,测量了不同放电极对应的伏安关系及收尘极上的电流密度分布,并将实验获得的收尘极电流密度分布与Warburg理论结果进行了比较。结果表明,电晕放电主要集中在芒刺尖端,对于BS芒刺电极和增强型RS芒刺电极,其对应的收尘极电流密度均呈现非均匀分布;BS芒刺电极既可提高波谷区域电流密度,也可改善电流密度分布,但增强型RS芒刺电极无明显效果。BS芒刺电极应优先用于电除尘器前级电场,其对应高压电源的额定电流应依据0.8 m A/m2-1.0 m A/m2的平均电流密度进行确定。     

基于AR模型时延预测的改进GPC网络控制算法

针对网络随机时延等不确定因数导致网络控制系统的控制性能下降甚至不稳定,提出一种新的网络控制算法.首先建立网络时延的自动回归模型;然后采用参数自校正的最小均方算法对网络时延进行在线预测;最后采用一种考虑时延的改进广义预测控制算法对网络时延进行补偿.仿真实验结果表明,该方法对网络时延具有较好的补偿效果,且在线计算量小,有很好的实时性,同时对干扰和丢包等因素具有良好的鲁棒性.     

变论域模糊控制器伸缩因子的选择方法

对变论域模糊控制器伸缩因子选取的易实现性和输出的实时性问题进行了讨论,给出了一种选择伸缩因子的新方法.该方法与积分型伸缩因子和指数型伸缩因子选择相比具有计算量小、参数少的特点.通过仿真给出了该伸缩因子参数选择的原则.结合间歇反应釜工程应用,将此伸缩因子设置在变论域模糊控制器模糊推理的前件和后件,验证了此伸缩因子的有效性:在保证高精度的基础上,输出能快速跟踪系统的输入,为变论域模糊控制器实际应用提供了一种有效的解决方案.     

一种变论域模糊控制器伸缩因子选择的新方法

对变论域模糊控制器伸缩因子选取的易实现性和输出的实时性问题进行了讨论,给出了一种选择伸缩因子的新方法。该方法与积分型伸缩因子和指数型伸缩因子选择相比具有计算量小、参数少的特点。通过仿真给出了该伸缩因子参数选择的原则。结合间歇反应釜工程应用,将此伸缩因子设置在变论域模糊控制器模糊推理的前件和后件,验证了此伸缩因子的有效性：在保证高精度的基础上,输出能快速跟踪系统的输入,为变论域模糊控制器实际应用提供了一种有效的解决方案。