小波变换的数据预处理在软测量建模中的应用

数据驱动的软测量建模的基础是大量可靠而准确的工业现场数据,因此数据预处理是软测量建模的重要任务。提出将小波系数软硬阈值折中方法应用于去除噪声干扰所产生的随机误差,即通过增加一个权值的应用,以综合软阈值和硬阈值两种方法的优点。仿真实验和工业实例应用证明了该方法的可行性和有效性。     

浅析球磨机制粉系统的控制及优化

随着计算机技术的飞速发展和各种先进控制理论的完善以及各种新型智能控制理论的出现,诸于解耦控制、模糊控制、预测控制、神经元控制、自寻优控制等许多先进控制理论和方法运用到球磨机制粉系统的控制和优化当中。概述了当前运用比较广泛的各种高级控制方法在球磨机制粉系统中的应用现状,并结合个人工作现场工作的经验对各种控制策略的优缺点和应该加以注意的问题进行了综述。     

基于动态模糊神经网络的出水含氮参数软测量方法

针对城市污水处理过程出水氨氮(NH4+-N)和出水总氮(TN)难以实时准确检测的问题, 文中提出了一种基于动态模糊神经网络(DFNN)的出水含氮参数软测量方法. 首先, 采用自组织增删机制和快速二阶学习算法构建模糊神经网络(FNN), 以快速获得结构精简的软测量模型; 其次, 引入自适应激活强度阈值设计FNN分级更新策略, 确保软测量模型在非平稳环境下的预测精度; 最后, 通过基准仿真1号模型(BSM1)平台的数据验证了DFNN软测量方法的有效性, 实验结果表明, 所提出的方法能够实现出水NH4+-N和出水TN的在线精准检测.     

300 MW机组锅炉烟气含氧量逻辑计算探讨

通过对大唐国际唐山热电有限公司300 MW机组锅炉烟气含氧量逻辑计算介绍,探讨利用逻辑计算准确获得锅炉烟气含氧量的可行性。     

用VC＋＋和Matlab混合开发软测量模型生成系统

在VisualC＋＋中调用Matlab程序进行软测量建模系统的开发,可以充分利用Matlab中丰富的数值计算函数,节省编写算法的时间,简化代码,也可以利用VisualC＋＋强大、灵活的开发特性。软件开发实践表明,Matlab和VisualC＋＋的混合编程实现简单,功能齐全,可很好地应用在工程应用软件等相关领域。     

基于ELM的硫熏强度软测量模型

硫熏强度是亚法糖厂澄清工段的关键工艺参数之一;硫熏强度过低会影响澄清效果,过高会造成成品糖二氧化硫残留过高;目前由于缺乏合适的硫熏强度在线测量装置,该参数主要采用人工取样和离线化验的检测方式,化验滞后时间较长,难以根据该指标及时指导实际生产的问题;为此文章采用极限学习机(ELLM)方法建立了硫熏强度软测量模型,并与基于支持向量机(SVM)、径向基函数(RBF)神经网络和反向传播(BP)神经网络的硫熏强度软测量模型进行对比分析;结果显示,基于ELM的硫熏强度软测量模型具有训练收敛速度快、模型精度高和泛化性能好等优点,可以满足实际糖厂澄清工段的要求.     

基于RBF神经网络的发酵过程菌体浓度的软测量

针对微生物发酵过程中菌体细胞浓度难以实时在线检测的问题,从生物细胞代谢角度分析了发酵过程中生物代谢参数的相关性,找出了能够表示生物变量大小的代谢参数,然后将这些参数作为输入变量,建立了菌体细胞浓度软测量的R B F神经网络模型,为复杂系统中生物量参数的检测提供了一条有效途径。仿真结果表明,该软测量方法具有较高的精度,能很好地应用于生物发酵过程。     

基于OPC的先进控制在丁二烯装置中的应用

针对丁二烯生产装置精馏塔中组分浓度难以控制的问题,提出了基于OPC技术的先进控制方案。在DeltaV DCS控制网络中添加应用站和上位机,应用站作为OPC数据服务器。在上位机用VB编写基于OPC技术的先进控制软件包,实现了数据采集和软测量程序,并把软测量模型的计算结果返回到工程师站,实现物料组分的闭环控制。现场运行结果表明,该方案能够有效地解决精馏塔中组分浓度不能在线测量和直接闭环控制的问题,显著地改善了控制效果。     

沥青氧化塔针入度软测量

针对沥青生产过程中的重要质量指标难以测量问题进行研究。采用部分最小二乘与神经网络相结合的方法建立软测量模型。并分别通过3种网络结构对过程数据进行仿真实验。结果表明，采用改进RBF网络建立的软测量模型在泛化能力和收敛速度上都有明显提高。     

基于参数自适应SVR的火电厂热工参数软测量

影响火电厂经济运行的一个重要因素是许多重要技术参数和经济参数难以进行在线实时测量。提出了一种新型软测量模型,它基于支持向量回归(SVR)算法,利用训练数据性能信息获得模型训练参数,减少人为因素对模型精度的影响,提高了建模效率和模型精度。某火电厂历史实测数据仿真结果表明,文中提出的方法能有效实现热工过程参数的软测量,有较大实用价值。