动态电路的超回路分析法

提出了一个新的状态方程编写法——超回路法，它适用于含各种受控源的电路。最后，给出了一个实例。     

基于TE过程的仿真系统的实现

TE过程是对一个化工过程的真实模拟,被广泛用于过程控制研究。针对TE模型,设计了基于MATLAB、Excel和力控的仿真系统。该仿真系统用MATLAB设计控制算法进行仿真,用力控实现复杂、友好的图形界面,Excel作为MATLAB和力控的数据库。MATLAB和Excel通过ExcelLink进行数据链接,Excel和力控通过DDE进行数据交换。该仿真系统已投入使用,为研究过程控制提供了良好的基础平台。     

支持向量机在丁二酸发酵过程建模中的应用

支持向量机是一种新的机器学习算法,它采用结构风险最小化准则,能有效提高模型的泛化能力.本文针对生物转化法生产丁二酸发酵过程机理复杂、高度非线性、生物参数难以实时在线测量等特点,介绍了支持向量机回归建模算法在Matlab软件中的实现过程,对产物丁二酸浓度建立了预测模型,研究了SVM的小样本学习、泛化能力.仿真结果表明,与神经网络相比,SVM算法具有更好的推广能力,使得在未来工业化丁二酸发酵生产过程中针对丁二酸浓度的在线预估与优化控制成为可能.     

丁二酸发酵过程的软测量建模研究

生物转化法生产丁二酸的间歇厌氧发酵过程存在明显的不确定性和高度非线性,其中某些参数(如丁二酸浓度)难以在线检测,给过程优化策略的有效实施带来了障碍.最小二乘支持向量机(LS-SVM)是标准支持向量机(SVM)的一种扩展,遵循结构风险最小化原则.将该算法用于丁二酸发酵过程建模.用具有RBF核函数的LS-SVM建立丁二酸浓度的模型,并通过MATLAB 7.0开发工具和径向基(RBF)人工神经网络的建模方法进行比较.结果表明LS-SVM方法比基于RBF神经网络的软测量建模方法降低了83.7%的外推误差,具有更好的泛化能力,使针对丁二酸浓度的在线预估与优化控制成为可能.     

不确定离散线性切换系统的鲁棒控制

利用共同李亚普诺夫函数方法和线性矩阵不等式处理方法,研究了一类含有结构参数不确定性的离散时间切换系统的鲁棒渐近稳定问题。基于凸组合条件,通过各个子系统的状态反馈控制器和相应切换规律的设计,在有限控制器之间进行切换使得该系统是全局渐近稳定的。文中用数学方法证明了该设计方法的有效性,所得结果为线性切换系统的分析提供了更深的视角,有助于控制系统其它性能实现。     

软测量技术在DeltaV DCS上的实现和应用

针对丁二烯生产装置精馏塔塔顶控制回路存在的问题,建立了软测量模型,并设计了串级推断控制回路。利用从集散控制系统采集的大量现场数据,运用基于多元线性回归方法的软测量建模技术,建立了塔顶中丁二烯产品纯度的软测量模型,实现了产品质量闭环控制。通过DeltaV DCS系统实现控制回路的改造。实际使用证明,该软测量模型具有良好的特性,较高的估计精度和实时性;塔的控制更加平稳,节约了能耗,具有较好的经济效益。     

花生四烯酸发酵过程的建模方法研究

对发酵法生产花生四烯酸的建模方法进行了初步研究,并基于四种温度下的试验数据,建立了发酵过程模型.比较分析了最小二乘支持向量机( LS-SVM)和广义回归神经网络(GRNN)这两种方法的特点.结果表明,这两种方法均能较好地建立该发酵过程的模型,LS-SVM建模的预测能力稍优于GRNN,为后续花生四烯酸发酵过程的优化及控制的研究奠定了基础.     

化工过程半经验模型的求取及回归方法和ANN方法的联合应用

在求取过程的半经验数学模型时，将数学回归分析方法和人工神经网络（ＡＮＮ） 的人工智能方法结合起来，可以发挥很好的作用。作为这种方法的应用实例建立描述某类合成胶乳粘度特性的两参数半经验关联式，取得了较为令人满意的结果     

基于软测量技术的先进控制在DCS上的实现和应用

针对丁二烯生产装置精馏塔塔顶控制回路不能实时测量丁二烯-1,3的问题,提出了基于软测量技术的先进控制方案。利用从集散控制系统采集的大量现场数据,运用基于多元线性回归方法的软测量建模技术,建立了塔顶丁二烯-1,3产品纯度的软测量模型,并基于此对控制回路进行改造,设计了推断控制方案。通过DeltaVDCS系统自带的CL语言编写软仪表程序,并在控制策略组态环境Control Stud io中实现控制回路的改造。现场运行结果表明,控制系统能够有效地解决精馏塔产品质量不能在线实时检测和直接质量闭环控制的问题,实现了丁二烯-1,3产品纯度的闭环控制,显著改善了控制效果。     

宝鸡磷肥厂开发成功富过磷酸钙生产技术

<正> 由陕西省宝鸡磷肥厂杨波高级工程师研究开发的以硫磷混酸分解磷矿粉制造富过磷酸钙已获成功。产品经陕西省化工产品质量