基于多目标分层遗传模糊建模的磨矿过程溢流粒度软测量

提出一种基于多目标分层遗传算法的模糊系统对溢流粒度进行软测量, 该方法将模糊系统分为4 层, 即输入层、隶属度层、规则库层和系统集成层. 为了达到各层共同进化的目的, 设计遗传算法各层编码策略, 构建基于平均绝对百分误差和均方根误差的优化目标函数, 并采用该函数计算各层个体的适应度. 鉴于模糊模型训练过程中可能出现异常解, 将L-M 贝叶斯正则化方法融入训练过程. 对磨矿生产数据的仿真实验验证了所提出方法的有效性.

     

改进混合蛙跳算法在蔬菜总黄酮软测量中的应用

针对蔬菜总黄酮化学物提取过程复杂、非线性和生物参数难以在线测量等特点,提出了基于改进混合蛙跳算法优化最小二乘支持向量机的蔬菜总黄酮软测量模型。该模型对标准混合蛙跳算法进行改进,采用反向学习的种群初始化策略,确保个体分布的均匀性;并根据群体适应度方差大小,动态调整变异概率,使算法避免陷入局部最优;最后采用改进的混合蛙跳算法对最小二乘支持向量机的参数进行寻优,实现蔬菜总黄酮软测量。仿真结果表明,基于改进混合蛙跳算法的最小二乘支持向量机软测量模型具有测量精度高,稳定性好的优点,有利于蔬菜总黄酮化学物测量工程的实际应用。     

烧结过程烧结终点的预测与智能控制策略的研究及应用

针对某烧结厂的烧结过程，建立了基于风箱废气温度的烧结终点软测量模型．提出了基于多元模糊线性回归方法的烧结终点预测模型，在此基础上设计了基于模糊专家规则与预测前馈补偿的烧结终点智能控制系统．介绍了控制系统的组成与设计方法．系统的实际运行取得了较好的控制效果．     

基于混合神经网络的臭氧浓度软测量

通过机理算法中的为臭氧浓度的在线测量进行了研究，提出了神经网络与机理分析结合的软测量方法，通过机理分析明确臭氧浓度软测量所涉及的辅助变量为放电功率W和换算到大气压的原料气体流量Q。并用BP改进算法中的BHGs拟牛顿法和Levenberg—-Marquardt法进行了多次试验。通过实验验证，这种混合软测量方法是有效的,为臭氧浓度的现场测量提供了一个新思路。     

聚酯生产过程质量指标软测量和优化控制系统

以大型聚酯工业生产过程为对象，总结了指标的软测量和优化控制系统软件的总体结构。该软件由以模型为基础的关键质量指标的软测量与可在DCS系统上，及计算机控制语言（MATLAB）平台上，在线实时运行的PET优化控制软件系统两部分组成。控制软件包括质量指标在线检测系统、酯化率在线开环优化操作指导、酯化率预测控制系统、终缩聚粘度神经元网络自适应控制系统和反应釜位故障诊断系统。该软件已应用于指导和控制实际生产过程。     

基于混合差分进化算法的软测量时延参数估计

时延参数估计是系统控制与信号处理的关键问题。通过构造一个适当的适应度函数,将软测量系统的时延参数估计问题转化为一个多维非线性优化问题,然后利用混合差分进化算法的全局搜索能力求解该优化问题。对两个典型问题进行了仿真实验,仿真结果表明了混合算法的有效性和鲁棒性。以石油炼制工业中典型装置常压塔为例,对其一线航空煤油的闪点软测量进行了应用验证,结果表明,时延参数估计的引入大大提高了软测量模型的精度,证实了混合差分进化算法的有效性。     

基于混合神经网络的O3质量浓度软测量

在线臭氧测试仪价格昂贵。用神经网络与机理分析结合的软测量方法，探讨了高效臭氧发生装置中臭氧质量浓度的在线测量。试验表明，这种混合软测量方法是有效的，为臭氧质量浓度的现场测量提供了一个新思路。     

基于粒子群优化算法的支持向量机参数选择及其应用

参数选择是支持向量机(SVM)研究领域的重要问题,它的本质是一个优化搜索过程,考虑到进化算法在求解优化问题上的有效性,提出了以最小化k-fold交叉验证误差为目标．粒子群优化(PSO)算法为寻优技巧的SVM参数调整方法．通过仿真例子验证该方法的有效性后,用其建立了聚丙烯腈生产过程中数均分子量的软测量模型,结果表明该方法有效．     

我国浆纸自动化现状

分析了我国纸业的发展状况,详细总结了自动化技术在浆纸行业的应用情况;围绕绿色生态纸业的发展目标,阐述了我国纸业应该着力发展的几项关键技术,讨论了几种常用的控制系统和有效的控制算法,重点介绍了软测量技术和自整定PID算法.