簡介：煤基多聯(lián)產(chǎn)是建立在煤炭氣化基礎(chǔ)上的，以發(fā)電、車用燃料和化學(xué)品合成為主要內(nèi)容的先進(jìn)煤炭能源利用方式，是提高煤炭利用效率并減少煤炭直接燃燒帶來的污染排放問題的重要途徑之一。作為聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)，煤氣化過程由于涉及眾多復(fù)雜的物理化學(xué)過程，是一個高度非線性、強耦合且對外界擾動敏感的多變量系統(tǒng)。如何設(shè)計和應(yīng)用有效的控制系統(tǒng)，保證煤氣化過程安全經(jīng)濟(jì)運行是目前需要解決的一個難題。本文采用多種方法對煤氣化過程進(jìn)行了建模和控制研究，主要研究成果包括以下幾點①以ALSTOM能源中心ABGC氣化爐為過程對象，采用工程化方法建立了傳遞函數(shù)模型，并針對其非線性、多變量動態(tài)特性，提出了兩種基于常規(guī)PID控制器的煤氣化過程分散PID控制方案。方案1首先通過相對增益矩陣分析法確定氣化爐輸入變量與輸出變量之間的關(guān)聯(lián)程度，然后確定多變量控制方案；方案2是對國外學(xué)者提出的一種不能滿足全部測試要求的方案的改進(jìn)。對兩種控制方案進(jìn)行了詳細(xì)的多工況仿真測試，測試結(jié)果表明方案1只要在適當(dāng)放寬煤量改變速率限制的情況下，不僅可以滿足ALSTOM氣化爐的基準(zhǔn)測試要求，而且各項控制指標(biāo)均優(yōu)于方案2；方案2能嚴(yán)格滿足各項基準(zhǔn)測試要求，但系統(tǒng)總的動態(tài)控制品質(zhì)遜于方案1。與許多復(fù)雜控制算法（例如模型預(yù)測控制）不同，控制方案基于常規(guī)PID控制，便于工程實現(xiàn)，對工業(yè)應(yīng)用具有更好的指導(dǎo)意義，也為其他先進(jìn)控制策略的實施創(chuàng)造了條件；②考慮到我國煤種的多樣性，針對氣化爐實際運行過程中煤種多變的情況，提出了一種基于在線煤質(zhì)檢測技術(shù)的煤氣化過程控制方案。該方案根據(jù)在線煤質(zhì)檢測裝置采集到的實時煤質(zhì)信號，結(jié)合所提出的煤質(zhì)傳遞模型，通過運算得到煤質(zhì)改變情況下相應(yīng)的控制作用增量，疊加到原有的氣化爐分散PID控制方案中，增強控制系統(tǒng)對入爐煤質(zhì)變化的適應(yīng)性，從而提高控制系統(tǒng)品質(zhì)。對ALSTOM氣化爐基準(zhǔn)測試問題的計算結(jié)果表明，基于準(zhǔn)確煤質(zhì)信號及相應(yīng)煤質(zhì)傳遞模型的控制方案具有良好的控制品質(zhì)，可以為入爐煤種、煤質(zhì)多變的煤氣化過程控制系統(tǒng)的設(shè)計提供參考③盡管分散的PID控制方案易于工程實現(xiàn)，但一方面控制性能不如先進(jìn)的控制方法如預(yù)測控制優(yōu)良，另一方面，PID的設(shè)計往往基于局部的線性模型，對于具有復(fù)雜非線性特性的煤氣化過程，在整個全工況的范圍內(nèi)，PID控制往往難以具有優(yōu)良自適應(yīng)能力，無法保證控制系統(tǒng)的全局最優(yōu)。因此，論文在提出了分散PID控制方案后，又進(jìn)一步提出了一種新型的基于過程全局非線性模型的模糊增益調(diào)度預(yù)測控制方法，該方法首先采用子空間辨識建模方法，建立煤氣化過程在各個穩(wěn)定負(fù)荷點上的狀態(tài)空間模型，然后基于模糊推理方法和模糊增益調(diào)度技術(shù)，將多個負(fù)荷點上的線性模型組合成為全局非線性模糊模型，并在此基礎(chǔ)上應(yīng)用預(yù)測控制技術(shù)，提出了具有全局優(yōu)化功能的非線性模糊增益調(diào)度預(yù)測控制方法，并應(yīng)用于煤氣化過程的多變量非線性優(yōu)化控制。各種工況下的計算表明即使在各個輸入受到所規(guī)定的約束條件下，控制系統(tǒng)在全工況范圍內(nèi)均能滿足基準(zhǔn)測試要求，具有良好的控制品質(zhì)，從而為氣化爐的全局優(yōu)化控制提供了一個新方法；④在所提出的煤氣化過程分散PID控制系統(tǒng)或預(yù)測控制系統(tǒng)中，許多參數(shù)的選擇并沒有非常明確的準(zhǔn)則，很多情況下根據(jù)經(jīng)驗及試湊的方法進(jìn)行調(diào)整，很難使控制系統(tǒng)的性能最優(yōu)。為提高控制系統(tǒng)性能，論文研究了采用優(yōu)化算法對控制器相關(guān)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化的方法，論文首先改進(jìn)了常規(guī)的微分進(jìn)化優(yōu)化算法，克服了常規(guī)微分進(jìn)化算法對自身控制參數(shù)敏感的缺陷，而后將改進(jìn)的優(yōu)化算法應(yīng)用于煤氣化分散PID控制系統(tǒng)和預(yù)測控制系統(tǒng)的參數(shù)優(yōu)化，通過計算表明，通過優(yōu)化控制系統(tǒng)參數(shù)，可以提高原有控制系統(tǒng)的品質(zhì)，并可獲得控制器的初值參數(shù)；⑤基于常規(guī)PID策略的氣化爐控制系統(tǒng)，雖然在工程上容易實施，但PID算法只是根據(jù)當(dāng)前和前兩個采樣時刻的設(shè)定值與被控變量之間的偏差進(jìn)行計算，控制策略沒有預(yù)測功能，不利于對具有大滯后特性的氣化過程進(jìn)行有效控制；而模型預(yù)測控制MPC是根據(jù)過程輸出在未來一段時間內(nèi)的變化進(jìn)行控制，特別適合于氣化過程的控制，但MPC算法復(fù)雜，工程上實現(xiàn)比較困難。因此，本文將傳統(tǒng)的PID控制策略與MPC技術(shù)有機地融合起來，充分發(fā)揮各自的優(yōu)點，首次提出了性能優(yōu)良又易于實現(xiàn)的預(yù)測型PID控制算法，該控制算法在算法結(jié)構(gòu)上基本相同于傳統(tǒng)的PID，但它具有MPC的預(yù)測功能，并利用未來第L個采樣時刻的預(yù)測輸出進(jìn)行控制，從而可提前L個采樣周期改變控制作用。通過將該控制算法應(yīng)用于大滯后煤氣化過程的控制，控制系統(tǒng)不僅實現(xiàn)方便，而且性能優(yōu)良，完全滿足煤氣化過程基準(zhǔn)測試的各項品質(zhì)要求；⑥考慮到煤氣化過程具有強的非線性和不確定性特點，論文通過對傳統(tǒng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)，提出了一種面向控制的補償遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅具有結(jié)構(gòu)簡單、建模精度高的特點，而且可以方便地與各種基于模型的高級控制算法自然融合并設(shè)計控制器。在建立了煤氣化過程的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型后，論文進(jìn)一步將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的后件轉(zhuǎn)化為非最小狀態(tài)空間模型，提出了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)空間模型預(yù)測控制器，通過應(yīng)用于煤氣化過程的控制，控制系統(tǒng)較好地滿足了基準(zhǔn)測試的各項品質(zhì)要求；⑦針對IGCC電站的實際需求，分析了IGCC電站的控制目標(biāo)和調(diào)節(jié)手段。論文先將煤氣化過程模型和燃?xì)庹羝?lián)合循環(huán)系統(tǒng)模型進(jìn)行了集成，建立了完整的IGCC電站模型，后在氣化島和動力島局部子控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，采用以前饋控制為主、反饋控制為輔的控制思想，在充分考慮了動力島和氣化島動態(tài)特性特點的基礎(chǔ)上，提出了二種整體煤氣化聯(lián)合循環(huán)電站的協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)，通過試驗驗證了所提出的IGCC協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的有效性。

簡介：熱障涂層TBC被廣泛用于提高先進(jìn)燃?xì)鉁u輪機的效率。因為其低的熱導(dǎo)率和良好的化學(xué)穩(wěn)定性，TBC在保護(hù)鎳和鈷基超合金材料，提高其工作溫度方面表現(xiàn)出了特殊的性能。而在TBC的粘結(jié)層BC和陶瓷層TC之間生成的一層熱生長氧化物TGO對TBC的壽命具有重要的影響。本課題在鎳基高溫合金上制備雙層結(jié)構(gòu)的TBC。BC為NICOCRALY而TC為ZRO28W％Y2O3。為了研究對TBC中TGO形成及生長過程進(jìn)行干預(yù)與控制的方法，分別采用大氣等離子噴涂APS、高速微粒轟擊SFPB、超音速火焰噴涂HVOF及真空熱處理VHT工藝制備或處理TBC。采用高溫氧化實驗和熱循環(huán)試驗評價TBC的性能，利用掃描電鏡、拉曼光譜RFS等實驗手段研究工藝對TGO抗高溫氧化性能、元素擴(kuò)散、熱震失效和殘余應(yīng)力的影響。采用SFPB處理BC，以期干預(yù)AL元素擴(kuò)散并改善BC表面的初始狀態(tài)。BC表層區(qū)域產(chǎn)生大量位錯等缺陷，為AL的選擇性氧化提供大量高速擴(kuò)散途徑，AL在BC表層的富集，使TGO進(jìn)入穩(wěn)態(tài)氧化期，形成連續(xù)且致密的AL2O3層，抑制了大顆粒有害氧化物的形成。同時SFPB可以改善BC的表面形貌，減少由此造成的應(yīng)力集中現(xiàn)象。經(jīng)過SFPB處理的TBC在350次熱循環(huán)后涂層依然完好，而APSTBC經(jīng)過350次熱循環(huán)后出現(xiàn)涂層剝離現(xiàn)象。熱震350次后APSTBC殘余應(yīng)力為650MPA，而轟擊處理后的SFPBTBC熱震400次后殘余應(yīng)力僅為532MPA。采用HVOF直接制備BC，改善了BC的界面粗糙問題，界面平整，增加了AL元素的擴(kuò)散通道，有利于在BC表面形成一層AL2O3保護(hù)膜，防止了BC層其它元素的進(jìn)一步氧化。HVOFTBC熱震400次后其應(yīng)力值僅為571MPA，低于熱震350次的等離子噴涂涂層的應(yīng)力值。對TBC進(jìn)行VHT處理，在處理過程中BC層會預(yù)先氧化生成一層AL2O3層，該薄層的形成將在后續(xù)高溫氧化過程中，有助于阻止有害氧化物的形成和生長。在上述實驗基礎(chǔ)上，得到的在不同噴涂工藝條件下AL元素濃度曲線方程對TGO生長機制的預(yù)測有一定指導(dǎo)意義。

簡介：間歇生產(chǎn)過程由于占用設(shè)備空間少，操作靈活而被人們廣為采用。隨著間歇加工生產(chǎn)在世界范圍內(nèi)的進(jìn)一步提高，導(dǎo)致了間歇生產(chǎn)企業(yè)對生產(chǎn)自動化和生產(chǎn)成本優(yōu)化、過程工程優(yōu)化方面提出了更加迫切的需要。因此，對間歇生產(chǎn)過程優(yōu)化控制的研究具有重要的理論與實際意義。間歇過程的靈活性決定了加工產(chǎn)品隨時可能改變，且不具備辨識模型所需的大量實驗和時間條件，這給建立精確的間歇過程模型帶來很多問題。因此，較新的研究往往是基于簡化模型的，這就容易導(dǎo)致簡化后的模型與實際過程對象存在一定的偏差。本文的工作主要研究在過程模型存在誤差甚至誤差較大的情況下如何有效進(jìn)行間歇過程優(yōu)化控制的方法，即考慮模型誤差的間歇過程優(yōu)化控制方法。采用迭代學(xué)習(xí)控制方法充分利用間歇過程運行時間的有限性和操作的重復(fù)性，不依賴于系統(tǒng)的精確數(shù)學(xué)模型，能以非常簡單的方式處理不確定度相當(dāng)高的非線性強耦合系統(tǒng)的特性。針對模型誤差相對較小的情況，本文采用基于偏最小二乘算法MPLS和迭代學(xué)習(xí)控制ILC方法的批次間和批次間與批次內(nèi)相結(jié)合的綜合迭代優(yōu)化控制策略，通過迭代優(yōu)化消除模型誤差及擾動對系統(tǒng)的影響同時對于存在指標(biāo)信息缺失情況的間歇生產(chǎn)過程優(yōu)化控制問題，提出一種基于魯棒優(yōu)化的優(yōu)化控制策略，通過間歇反應(yīng)器優(yōu)化控制仿真研究驗證了方法的有效性。針對模型誤差相對較的大情況，本文通過誤差預(yù)測模型獲得誤差信息，并采用考慮模型誤差置信區(qū)間的初始值優(yōu)化方法，提出一種基于引入模型誤差梯度的迭代控制學(xué)習(xí)律的迭代優(yōu)化控制方法。通過酒精補料分批發(fā)酵過程優(yōu)化控制仿真結(jié)果，驗證了方法的有效性。

簡介：隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，生物發(fā)酵擁有廣闊的發(fā)展前景。近年來，生物發(fā)酵技術(shù)和發(fā)酵裝置作為生物技術(shù)產(chǎn)業(yè)化的基礎(chǔ)，已得到了人們的廣泛關(guān)注。發(fā)酵過程本身復(fù)雜，控制難度很大。同時隨著生產(chǎn)技術(shù)的進(jìn)步，對過程控制的精度要求也越來越高。因此，開發(fā)適用于工業(yè)級的生物發(fā)酵控制系統(tǒng)，減少生產(chǎn)成本，增加產(chǎn)量，提高產(chǎn)品的質(zhì)量，具有重要的現(xiàn)實意義。本文根據(jù)生物發(fā)酵的流程特點和當(dāng)今國內(nèi)市場的切實需要，在總結(jié)國內(nèi)外相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，針對非線性、時變、大滯后的發(fā)酵過程，將先進(jìn)的控制技術(shù)應(yīng)用到生物發(fā)酵控制系統(tǒng)中。生物發(fā)酵過程中，發(fā)酵液的溫度、溶解氧濃度、補料量是非常重要的參數(shù)，既影響細(xì)胞的生長也影響產(chǎn)物的形成。對于不同發(fā)酵對象及不同容量的發(fā)酵罐，溫度的變化比較大，為了實現(xiàn)系統(tǒng)的通用性，應(yīng)用模糊PID算法對溫度進(jìn)行控制。對于生物發(fā)酵過程，精確的溶解氧濃度和補料控制的數(shù)學(xué)模型很難建立，傳統(tǒng)的控制方法很難在溶氧控制系統(tǒng)和補料控制系統(tǒng)中達(dá)到好的效果，引入模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，將模糊控制理論的邏輯推理技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力有機結(jié)合起來。并將改進(jìn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于青霉素發(fā)酵過程中，實現(xiàn)溶氧和補料系統(tǒng)的優(yōu)化控制。系統(tǒng)在硬件設(shè)計上采用ARM9微處理S3C2410A作為主控制器，提高了系統(tǒng)的運行速度和數(shù)據(jù)處理能力，并根據(jù)系統(tǒng)所要實現(xiàn)的功能，設(shè)計了硬件模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和遠(yuǎn)程監(jiān)控。為滿足生物發(fā)酵過程監(jiān)控的實時性和處理復(fù)雜多任務(wù)的需要，構(gòu)建嵌入式LINUX軟件平臺，并在這個平臺下實現(xiàn)生物發(fā)酵參數(shù)的實時采集和控制。在系統(tǒng)中嵌入INTER，通過INTER在WINDOWS環(huán)境下實現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控。在客戶機的WINDOWS環(huán)境下搭建JAVA開發(fā)環(huán)境，利用JAVAAPPLET技術(shù)訪問SQL數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)控制系統(tǒng)的實時監(jiān)控。本文的工作重點包括主要參數(shù)測量與控制、補料控制、系統(tǒng)的總體設(shè)計、嵌入式系統(tǒng)設(shè)計、應(yīng)用程序設(shè)計以及通信設(shè)計。本發(fā)酵過程數(shù)字控制系統(tǒng)對發(fā)酵過程進(jìn)行實時監(jiān)控、優(yōu)化操作，不僅能避免人工操作的不確定因素，提高自動化水平，而且能夠?qū)Πl(fā)酵過程中主要參數(shù)進(jìn)行有效控制，實現(xiàn)智能補料和遠(yuǎn)程控制，具有重要的現(xiàn)實意義。

簡介：甲醛對人體具有致癌致畸的嚴(yán)重危害。近些年，由甲醛引發(fā)的水產(chǎn)品及其制品安全問題屢見不鮮，除了人為添加的不法行為外，內(nèi)源性甲醛的產(chǎn)生和累積是該問題的重要原因，成為水產(chǎn)品潛在的安全隱患。南美白對蝦肉質(zhì)鮮嫩，營養(yǎng)價值很高，倍受消費者的喜愛，也含有一定量的本底甲醛，因而南美白對蝦內(nèi)源性甲醛問題不容忽視。本文對南美白對蝦在貯藏和熱處理過程中甲醛的產(chǎn)生、含量變化規(guī)律及控制技術(shù)進(jìn)行了初步研究，希望能夠為水產(chǎn)品中甲醛問題的系統(tǒng)研究做出一些理論和技術(shù)支持。主要研究內(nèi)容如下1不同貯藏溫度下南美白對蝦中內(nèi)源性甲醛含量變化規(guī)律的研究。通過測定高氯酸和三氯乙酸分別結(jié)合超聲波和4℃下靜置24H的四種前處理方法提取到的游離甲醛FFA的含量并進(jìn)行對比，對提取效果較好的前處理方法進(jìn)行條件優(yōu)化試驗，獲得了FFA較宜的提取方式高氯酸濃度為4％，在30℃下利用超聲波提取35MIN。然后將南美白對蝦樣品分別貯藏于20℃、4℃和20℃條件下，定期測定試驗樣品中FFA、游離及可逆結(jié)合甲醛（FRBFA）、三甲胺TMA和氧化三甲胺TMAO的含量并對各指標(biāo)的變化規(guī)律進(jìn)行分析，并檢測了不同批次南美白對蝦的FFA本底含量以及在20℃、4℃和20℃下其含量變化。結(jié)果表明，在20℃和4℃下，TMAO含量不斷降低，TMA和FFA含量的增長速度隨溫度的升高而變快20℃下貯藏至150D的過程中，TMAO含量逐漸降低，F(xiàn)RBFA增至646MGKG，F(xiàn)FA增至309MGKG，增幅最大，僅在貯藏末期檢測出少量的TMA，甲醛含量在各溫度下隨貯藏時間的變化具有極顯著差異P＜0O1不同批次南美白對蝦的FFA含量差異極顯著P＜001），貯藏溫度對甲醛含量變化的影響表現(xiàn)一致。2南美白對蝦中氧化三甲胺酶活性的研究。研究了不同的稀釋梯度、反應(yīng)溫度、反應(yīng)時間、PH值、不同添加物質(zhì)和凍藏時間對氧化三甲胺酶TMAOASE活性的影響。結(jié)果表明，6倍稀釋度下TMAOASE的活性表現(xiàn)最高，其最適條件為25℃下，PH7，反應(yīng)30MIN，且CU2、ZN2、茶多酚、檸檬酸、乙酸和蔗糖對其活性具有顯著的抑制作用（P＜005），并且在20℃下，TMAOASE活性隨凍藏時間的延長而逐漸減弱。3南美白對蝦中TMAO高溫分解產(chǎn)生甲醛反應(yīng)特性的研究。研究了不同輔助因子、加熱溫度、加熱時間、PH值及添加物質(zhì)對TMAO模擬體系及南美白對蝦中TMAO高溫分解反應(yīng)的影響。結(jié)果表明，F(xiàn)E2VCCYS作為輔助因子對TMAO高溫分解的促進(jìn)作用高于FE2、VC和CYS三者間的任意組合當(dāng)加熱溫度升高至100℃時，模擬體系和肌肉組織中甲醛的含量隨之升高至2420ΜGMG和317MGKG，差異顯著（P＜005）加熱時間增至30MIN的過程中，此二者產(chǎn)生的甲醛含量均顯著升高P＜005PH值越接近6時，二者產(chǎn)生的甲醛越多，PH對TMAO模擬體系熱分解的影響極顯著P＜001，可見加熱溫度越高，加熱時間越長，PH值越接近中性，TMAO體外模擬體系和南美白對蝦中TMAO高溫分解程度最高，產(chǎn)生的甲醛最多，并且TMAO模擬體系及南美白對蝦中TMAO高溫分解反應(yīng)特性相一致CA2對TMAO模擬體系和肌肉中TMAO熱分解產(chǎn)生甲醛的相對抑制率分別達(dá)到了4543％和2042％，茶多酚的相對抑制率分別為4218％和2522％，CA2和茶多酚對TMAO熱分解產(chǎn)生甲醛具有極顯著的抑制作用P＜001。4凍藏條件下對控制南美白對蝦中甲醛產(chǎn)生的技術(shù)進(jìn)行了研究。對南美白對蝦進(jìn)行由茶多酚、檸檬酸和蔗糖組成的復(fù)合抑制劑浸泡處理、A組氣調(diào)貯藏60％CO2、5％O2、35％N2、B組氣調(diào)貯藏60％CO2、30％O2、10％N2、C組氣調(diào)貯藏40％CO2、30％O2、30％N2、超低溫處理和抽真空包裝后并貯藏在20℃冰柜中，定期檢測試驗對象中甲醛的含量并分析其與對照組的差異。結(jié)果表明，復(fù)合抑制劑溶液的最優(yōu)配比為035％茶多酚、05％檸檬酸和09％蔗糖各處理方式下甲醛的增長速度均低于對照組，對甲醛產(chǎn)生的抑制率超低溫和C組氣調(diào)＞A組氣調(diào)＞復(fù)合抑制劑＞B組氣調(diào)＞抽真空，除了抽真空處理與對照組的差異不顯著（P＞005）外，其余各組對甲醛含量的變化均有極顯著影響P＜001超低溫處理和C組氣調(diào)的抑制效果最好，對甲醛產(chǎn)生的平均抑制率最高值分別為2111％和1770％，成效較好。

簡介：點擊查看更多軟件項目過程和人員風(fēng)險評估與控制的研究和實踐.pdf精彩內(nèi)容。

簡介：隨著機器人技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域中應(yīng)用越來越廣泛，微創(chuàng)外科手術(shù)以其創(chuàng)傷小、手術(shù)者痛苦小、而且術(shù)后恢復(fù)快等諸多優(yōu)點在外科手術(shù)領(lǐng)域中得到應(yīng)用并迅速發(fā)展。腹腔微創(chuàng)機器人技術(shù)是將機器人技術(shù)與微創(chuàng)外科手術(shù)技術(shù)有效的結(jié)和在一起，具有定位準(zhǔn)確可以在腹腔環(huán)境內(nèi)完成手術(shù)的優(yōu)點，而且還有效的減少了醫(yī)生做手術(shù)的疲勞度，從而提高了手術(shù)的質(zhì)量。在腹腔微創(chuàng)手術(shù)過程中，醫(yī)生坐在控制臺前進(jìn)行操作手術(shù)器械進(jìn)行腹腔微創(chuàng)手術(shù)時，對手術(shù)是否可以完成的影響因素有很多，其中主從操作的性能對醫(yī)生是否可以完成手術(shù)起著至關(guān)重要的作用。本文主要通過研究以下幾方面來實現(xiàn)腹腔微創(chuàng)手術(shù)機器人的主從操作硬件方面為了滿足腹腔微創(chuàng)手術(shù)機器人控制系統(tǒng)的圖像處理的，高速驅(qū)動以及精確運算的功能，本機器人采用高性能的工控機為平臺，PCI總線方式通訊的多功能擴(kuò)展卡的硬件結(jié)構(gòu)；軟件方面本文采用面向?qū)ο蟮姆椒?，采用C＃集成開發(fā)環(huán)境下編寫機器人的控制軟件，具有符合人們的思維方法、易于軟件的維護(hù)和功能的增減、可重用性好以及與可視化技術(shù)相結(jié)合的優(yōu)點，并且根據(jù)實際情況，增強控制系統(tǒng)的軟件的可操作性。主從控制策略方面根據(jù)機器人的模型建立DH坐標(biāo)系求出運動學(xué)的正解和反解，選擇適合于本機器人的混合控制方式來實現(xiàn)本機器人的主從控制。最后通過主從操作實驗驗證本控制系統(tǒng)的主從操作性能，并為動物實驗打下堅實的基礎(chǔ)。在實現(xiàn)腹腔微創(chuàng)手術(shù)機器人的主從操作的前提下在原主從控制系統(tǒng)上進(jìn)一步加入遠(yuǎn)程控制部分，通過介紹SOCKET接口原理，并且根據(jù)其原理實現(xiàn)在局域網(wǎng)內(nèi)基于TCPIP協(xié)議的遠(yuǎn)程控制的；最后分析在局域網(wǎng)內(nèi)遠(yuǎn)程控制過程中時延對控制系統(tǒng)的影響。通過虛擬的仿真平臺來驗證基于局域網(wǎng)內(nèi)的遠(yuǎn)程控制的主從跟隨性能。進(jìn)行主從操作的動物實驗，來驗證整個控制系統(tǒng)的軟件的操作以及控制算法是否達(dá)到進(jìn)行臨床手術(shù)的要求。

簡介：生物冶金是微生物學(xué)與濕法冶金的交叉學(xué)科。近二三十年來，由于可用常規(guī)方法開采的金屬富礦日益匱乏，也由于人們的環(huán)保意識不斷增強，人們越來越開始關(guān)注如何使用生物浸礦技術(shù)，特別是應(yīng)用生物浸礦技術(shù)從各種低品位礦中回收重要金屬。氧化亞鐵鉤端螺旋菌LEPTOSPIRILLUMFERROOXIDANS是生物濕法冶金過程主要的浸礦菌種之一。該菌是一類專性自養(yǎng)鐵氧化細(xì)菌，螺旋狀，革蘭氏陰性菌，有鞭毛，可運動。最適生長PH20，在PH10時仍能很好的生長；最適生長溫度37℃，最高45℃。由于LFERROOXIDANS可以耐受較低的PH值及較高的氧化還原電位和較高的溫度，因而在微生物浸礦中起著重要的作用，已越來越受到人們的關(guān)注。在硫化礦細(xì)菌浸出過程中，金屬的溶解速率與細(xì)菌的生物量有關(guān)。研究細(xì)菌生長繁殖過程中鐵的行為以及各種參數(shù)的變化規(guī)律對實際的細(xì)菌浸出過程工藝條件的控制與優(yōu)化具有重要的參考價值。硫化礦的氧化分為生物氧化和化學(xué)氧化主要是三價鐵離子兩大類，其中細(xì)菌吸附在固體反應(yīng)物的表面是生物浸出過程的最重要的環(huán)節(jié)。氧化亞鐵硫桿菌對金屬硫化物的生物浸出主要分為兩類，即直接浸出和間接浸出。然而，ROJASCHAPANA認(rèn)為存在間接和直接浸出的協(xié)調(diào)作用，而且這種協(xié)調(diào)作用有利于細(xì)菌的生存。本文通過對氧化亞鐵鉤端螺旋菌在9K培養(yǎng)基中生長及鐵的行為的研究。以FE2的氧化表征氧化亞鐵鉤端螺旋菌的生長特性及活性，推導(dǎo)并建立了氧化亞鐵鉤端螺旋菌MLH04在含亞鐵培養(yǎng)基中的生長響應(yīng)模型?？疾炝瞬煌r鐵離子初始濃度、三價鐵離子初始濃度對菌體生長和對亞鐵離子氧化速率的影響，并建立了底物和產(chǎn)物抑制條件下的細(xì)菌生長動力學(xué)模型?？疾炝瞬煌跏糚H對菌體生長和對亞鐵離子氧化速率的影響，并建立了不同PH條件下的細(xì)菌生長動力學(xué)模型。使用遺傳算法與禁忌搜索兩種優(yōu)化算法，通過計算機擬合，確定了模型中的各個動力學(xué)參數(shù)。利用該模型可以較好的預(yù)示含亞鐵培養(yǎng)基中的各個因素對細(xì)菌生長的影響。本文研究了氧化亞鐵鉤端螺旋菌在硫化礦粉上的氧化反應(yīng)，測定了細(xì)菌在礦石上的附著情況，考察了三價鐵離子對硫化礦的化學(xué)氧化作用，建立了相關(guān)動力學(xué)模型并對參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化。本文建立了氧化亞鐵鉤端螺旋菌浸礦的綜合簡單模型，數(shù)據(jù)顯示該模型可以較好的符合浸礦過程中各個量的變化趨勢，具有一定的實際價值。本文借助于I7000系列模塊并結(jié)合編寫的程序，實現(xiàn)了計算機對氧化亞鐵鉤端螺旋菌在含亞鐵培養(yǎng)基中生長的在線監(jiān)測與控制，并使氧化亞鐵鉤端螺旋菌在9K培養(yǎng)基中生長得到的菌濃提高了6倍。本文研究了氧化亞鐵鉤端螺旋菌在纖維性材料上的固定化特性，并使用反應(yīng)器對氧化亞鐵鉤端螺旋菌固定化后轉(zhuǎn)化二價鐵離子生成高鐵離子進(jìn)行了初步研究。本文研究了遺傳算法與禁忌搜索數(shù)學(xué)模型參數(shù)擬合中的應(yīng)用，以及他們的結(jié)合使用，采用龍格庫塔法積分對模型進(jìn)行數(shù)值求解。結(jié)果表明，優(yōu)化算法能夠高效地優(yōu)化計算模型參數(shù)，使模型預(yù)測值與實驗數(shù)據(jù)吻合良好。本文以微軟公司的VISUALBASIC為編程語言，編制了優(yōu)化算法、數(shù)學(xué)模型模擬與預(yù)測以及計算機在線數(shù)據(jù)采集、記錄、反饋的計算機軟件。

簡介：在燒結(jié)法生產(chǎn)氧化鋁過程中，鋁酸鈉溶液碳酸化分解簡稱碳分是生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵生產(chǎn)工序之一，經(jīng)過上游脫硅工序后的鋁酸鈉溶液與輸入的二氧化碳進(jìn)行化學(xué)反應(yīng)，生產(chǎn)出滿足質(zhì)量指標(biāo)的氫氧化鋁。碳分過程是氣、液、固三相化學(xué)反應(yīng)過程，具有多變量、非線性、強耦合、大慣性和大滯后的特點。碳分過程生產(chǎn)設(shè)備每組由六個反應(yīng)槽組成，各槽的分解率逐漸增大，形成分解率梯度。它是重要的工藝指標(biāo)，必須對操作參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)定，保證達(dá)到要求的分解率梯度。在深入分析碳分過程機理的基礎(chǔ)上，基于現(xiàn)場檢測數(shù)據(jù)，綜合考慮影響分解率的因素，應(yīng)用主成分分析法PCA對影響因素進(jìn)行降維處理，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了分解率梯度模型，提高了模型的精度和泛化能力。通過調(diào)整影響分解率的操作參數(shù)，使中間槽分解率滿足約束范圍，末槽分解率達(dá)到最大值。采用遺傳算法獲取操作參數(shù)的優(yōu)化設(shè)定值。針對碳分過程具有非線性、強耦合、大滯后、反應(yīng)機理復(fù)雜的特點，采用專家控制系統(tǒng)，根據(jù)上游脫硅工序的鋁酸鈉溶液成分，調(diào)整操作參數(shù)的優(yōu)化設(shè)定值，既保證氫氧化鋁產(chǎn)品的質(zhì)量，又提高了產(chǎn)量。建立了各槽的控制回路專家規(guī)則庫，實現(xiàn)了對分解率的優(yōu)化控制。

簡介：過程控制系統(tǒng)是板帶材軋制計算機控制系統(tǒng)的重要組成部分，是保證板帶材產(chǎn)品質(zhì)量的主要控制手段。本文在參與國內(nèi)外多條板帶材軋制生產(chǎn)線新建或改造的背景下，以板帶材軋制過程控制系統(tǒng)為研究對象，在過程控制系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)和功能實現(xiàn)方面開展研究工作，設(shè)計并開發(fā)了RAS軋制過程控制系統(tǒng)應(yīng)用平臺和數(shù)據(jù)采集與分析系統(tǒng)。針對全連續(xù)熱連軋帶鋼生產(chǎn)線的特點，改進(jìn)了全線跟蹤功能。并將研究成果成功應(yīng)用于現(xiàn)場，取得良好的效果。同時，依托國家自然科學(xué)基金應(yīng)變速率矢量內(nèi)積解法在軋制功率變分中的應(yīng)用研究NO51074052，對過程控制系統(tǒng)的關(guān)鍵數(shù)學(xué)模型軋制力線性化解析解法進(jìn)行了深入研究。研究內(nèi)容和取得的主要進(jìn)展如下1板帶材軋制過程控制系統(tǒng)應(yīng)用平臺。參考國內(nèi)外板帶材軋制過程控制系統(tǒng)的軟硬件系統(tǒng)設(shè)計，并考慮當(dāng)前計算機技術(shù)的發(fā)展趨勢，過程控制系統(tǒng)應(yīng)用平臺硬件采用通用PC服務(wù)器系統(tǒng)開發(fā)平臺和開發(fā)軟件采用通用WINDOWS系列的系統(tǒng)和軟件。軟件使用多進(jìn)程多線程、模塊化結(jié)構(gòu)設(shè)計，以事件信號驅(qū)動機制建立模塊間聯(lián)系。實際應(yīng)用證明這樣的系統(tǒng)設(shè)計具有顯著優(yōu)勢，在保證系統(tǒng)穩(wěn)定性的前提下，方便系統(tǒng)開發(fā)，降低了系統(tǒng)成本。同時，系統(tǒng)架構(gòu)具有很強的通用性和適應(yīng)性，可以按照不同軋線的特點自主選擇合適的模塊，對我國板帶材生產(chǎn)線的全自動生產(chǎn)具有積極的促進(jìn)作用。2改進(jìn)全連續(xù)熱連軋帶鋼的全線跟蹤功能。分析了全連續(xù)熱連軋軋線長、速度快的特點，提出其實現(xiàn)全線跟蹤面臨多塊鋼同時軋制等關(guān)鍵問題。針對這些問題提出具體的解決方案，包括將物料跟蹤功能嵌入過程控制系統(tǒng)內(nèi)對軋區(qū)進(jìn)行邏輯分區(qū)，區(qū)內(nèi)劃分雙隊列，并為每一個機架設(shè)立雙存儲區(qū)有機的組合軋線各個儀表信號提出“最小安全間距”的概念，對后一帶鋼的最大穿帶速度進(jìn)行限制。改進(jìn)后的跟蹤功能成功的應(yīng)用于現(xiàn)場生產(chǎn)線，性能穩(wěn)定，有效的提高了軋制節(jié)奏，進(jìn)而提高產(chǎn)能。3設(shè)計并開發(fā)板帶軋制過程控制數(shù)據(jù)采集與分析系統(tǒng)。系統(tǒng)硬件采用SIEMENSCP5613A2作為高速數(shù)據(jù)采集卡，通用PC作為服務(wù)器，通過PROFIBUSDP連接基礎(chǔ)自動化，軟件采用WINDOWS后臺服務(wù)、多線程、功能模塊化設(shè)計，成功開發(fā)了最短采樣周期4MS的板帶軋制過程控制數(shù)據(jù)采集與分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有成本低、采樣速率快、實用性強和性能穩(wěn)定的特點，有效的提升了中小企業(yè)的裝備水平。4分別提出針對厚板形狀因子滿足L2H＜1和薄板（形狀因子滿足L（2H）＞1）的滿足運動許可條件的簡化的整體加權(quán)速度場，并對其軋制功率泛函使用應(yīng)變矢量內(nèi)積解法、共線矢量內(nèi)積和積分中值定理進(jìn)行解析。推導(dǎo)出了軋制力的解析解，并與實測數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，結(jié)果誤差很小，具有較高的計算精度?？紤]雙鼓形對厚板軋制的影響，提出VZ沿Z方向呈拋物線分布比線性分布積分更加合理。而對于薄板熱軋，計算結(jié)果表明軋輥彈性壓扁對應(yīng)力狀態(tài)系數(shù)的影響幾乎可忽略。同時，分析了摩擦因子、幾何因子對中性點位置和應(yīng)力狀態(tài)系數(shù)的影響規(guī)律。該解法從數(shù)學(xué)的角度直接對MISES非線性功率泛函進(jìn)行線性化，實現(xiàn)了應(yīng)變速率張量化為矢量內(nèi)積并求和的運算。5提出了一個新的符合運動許可條件的對數(shù)速度場，并考慮軋輥彈性壓扁的影響，采用EA屈服準(zhǔn)則比塑性功率近似取代非線性的MISES比塑性功率對薄板熱連軋精軋區(qū)軋制力進(jìn)行解析，并分析各個力能參數(shù)之間的關(guān)系。結(jié)果表明，軋制力計算誤差較小，反映出的力能變化規(guī)律符合實際。以上軋制力解析解法對于軋制過程中軋制功率泛函的求解具有啟發(fā)意義。6首次提出反對稱拋物線狗骨模型，對立軋咬入?yún)^(qū)進(jìn)行細(xì)致分區(qū)，推導(dǎo)出運動許可的速度場和應(yīng)變速率場，結(jié)合角分線法則和巴甫洛夫法則求解總功率泛函，進(jìn)而通過極值得到立軋軋制力的解析解。同時，反對稱拋物線模型給出了軋件變形后整個斷面完整的輪廓線函數(shù)表達(dá)式，可以更完整、更容易的得到不同生產(chǎn)條件下的狗骨斷面形狀參數(shù)。以上模型對于立軋控寬和立軋軋制力的預(yù)報具有一定的參考意義。

簡介：目前，國內(nèi)一些中小鋼鐵企業(yè)為了提高生產(chǎn)效率，增強企業(yè)在市場中的競爭實力，進(jìn)行了企業(yè)的自動化、信息化建設(shè)。在企業(yè)的自動化信息化建設(shè)進(jìn)程中，這些企業(yè)希望基本保留原有的基礎(chǔ)自動化設(shè)備且在沒有較完善二級自動化系統(tǒng)條件下實現(xiàn)信息管理系統(tǒng)與自動化控制系統(tǒng)的整合，最終達(dá)到管控一體化的目標(biāo)。這是因為，一方面原有設(shè)備運轉(zhuǎn)良好，仍能滿足生產(chǎn)需求；另一方面，將原有設(shè)備更換，不但投資大、開發(fā)周期長，而且還會嚴(yán)重影響企業(yè)的正常生產(chǎn)。本文針對以上問題，提出了開發(fā)實時數(shù)據(jù)通信系統(tǒng)的解決方案，并以國內(nèi)某鋼廠LF精煉爐為背景，設(shè)計開發(fā)了LF精煉爐物流系統(tǒng)。本系統(tǒng)接收上級系統(tǒng)的計劃和質(zhì)量信息和接收一級自動化生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)，以煉鋼爐次號為跟蹤唯一標(biāo)識，獲取前道工序的物流信息，將本工序采集的數(shù)據(jù)匹配好后，傳送給后道工序，實現(xiàn)了物流和信息流的同步傳輸。結(jié)合現(xiàn)場實際情況，系統(tǒng)使用了多種通信技術(shù)。分別使用了OPC，數(shù)據(jù)庫訪問，消息中間件ACTIVEMQ和SOCKET網(wǎng)絡(luò)通信等方式與不同的系統(tǒng)進(jìn)行通信。另外，為了解決并發(fā)通信模塊之間的通信問題，使用了WINDOWS消息和多線程機制。將上訴獲取的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，保存到SQLSERVER中。LF精煉爐物流系統(tǒng)上線運行后，一方面系統(tǒng)完成了LF精煉爐一級自動化系統(tǒng)生產(chǎn)數(shù)據(jù)實時采集、匹配和保存功能，同時實現(xiàn)了前后工序信息的貫穿；另一方面實現(xiàn)了與上級信息管理系統(tǒng)質(zhì)量系統(tǒng)之間質(zhì)量數(shù)據(jù)的實時交換并實時發(fā)送到點陣字屏顯示。目前，整個系統(tǒng)已上線運行，其運轉(zhuǎn)穩(wěn)定、功能完整、性能可靠，達(dá)到了煉鋼廠的生產(chǎn)實際需求，得到了工廠的認(rèn)可。

簡介：集散控制系統(tǒng)DISTRIBUTEDCONTROLSYSTEM因其具有控制和危險分散、管理和顯示集中的顯著特點仍被作為當(dāng)今工業(yè)過程控制領(lǐng)域的主要控制系統(tǒng)之一。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展集散控制系統(tǒng)正廣泛被應(yīng)用于電力、石化、鋼鐵和輕工等行業(yè)。造紙工業(yè)是一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程針對DCS控制系統(tǒng)在造紙過程中的應(yīng)用設(shè)計具有深遠(yuǎn)的意義。本課題以山東泉林紙業(yè)有限責(zé)任公司的3700800紙機項目為背景對該紙機項目中ABBINDUSTRIALIT的DCS控制系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)地研究和探討。本文由以下幾部分組成第一部分簡單介紹國內(nèi)造紙業(yè)現(xiàn)狀以及DCS控制系統(tǒng)的發(fā)展及趨勢和論文寫作背景。第二部分結(jié)合本新建紙機項目介紹打漿、流送、紙機及后完成段等主要的造紙過程工藝流程。第三部分分析現(xiàn)代造紙工藝流程中常用的漿料配比、濃度前饋、多變量預(yù)估控制等典型控制策略。第四部分闡述了紙機控制系統(tǒng)的主要結(jié)構(gòu)對紙機DCS的設(shè)計原則和思路作了進(jìn)一步的說明。第五部分主要研究了紙機DCS硬件系統(tǒng)的設(shè)計對DCS系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)選型、控制器及輸入輸出模塊、系統(tǒng)不間斷電源以及系統(tǒng)防干擾措施等作了透徹地分析說明。第六部分分析了紙機項目DCS系統(tǒng)軟件編程部分的應(yīng)用重點分析了控制器軟件組態(tài)、操作員站軟件組態(tài)、控制器間通訊的應(yīng)用實現(xiàn)。對DCS控制系統(tǒng)在造紙工業(yè)中的設(shè)計與實現(xiàn)的針對性研究對我國傳統(tǒng)工業(yè)尤其是大型造紙工業(yè)的信息改造有一定的借鑒作用。另外對ABBINDUSTRIALIT系統(tǒng)的集成化及開放性和它的CS網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形式等的研究探討對國產(chǎn)DCS系統(tǒng)的研發(fā)和改進(jìn)也有很好的推進(jìn)作用。

簡介：學(xué)校代碼10255學(xué)號2111093碳纖維牽伸過程的建模與分布式魯棒控制MODELINGANDDISTRIBUTEDROBUSTCONTROLFORSTRETCHINGPROCESSOFCARBONFMER學(xué)院信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院專業(yè)模式識別與智能系統(tǒng)姓名沈建龍導(dǎo)師任立紅副教授2013年LO月東華大學(xué)學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱或借閱。本人授權(quán)東華大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。本學(xué)位論文屬于保密口，在年解密后適用本版權(quán)書。不保密出學(xué)位論文作者簽名；啦立少日期圳妒年明，口日Ⅱ1

簡介：連續(xù)穩(wěn)定的產(chǎn)品質(zhì)量一直是工業(yè)界追求的目標(biāo)制造過程質(zhì)量的控制是確保高質(zhì)量產(chǎn)品的重要因素之一。鑒于其重要的理論與工程實際意義一直是質(zhì)量控制領(lǐng)域的重點和難點課題。統(tǒng)計過程控制STATISTICALPROCESSCONTROLSPC技術(shù)是過程質(zhì)量控制的最常用的工具但其對復(fù)雜制造過程如高維多變量過程、多輸入多輸出MULTIINPUTMULTIOUTPUTMIMO過程等無法有效地進(jìn)行復(fù)雜多維信息融合分析、無法進(jìn)行過程狀態(tài)量化與可視化分析無法有效地進(jìn)行過程失控源識別。而具有智能性、非線性、信息融合能力、良好學(xué)習(xí)能力的智能學(xué)習(xí)模型INTELLIGENTLEARNINGMODELS可有效地解決以上SPC無法有效解決的一些問題以實現(xiàn)過程質(zhì)量控制的智能化。本論文圍繞現(xiàn)代制造過程質(zhì)量智能控制以典型制造過程如獨立離散過程、自相關(guān)過程及多變量過程和復(fù)雜的MIMO過程為研究對象研究基于智能學(xué)習(xí)模型的制造過程質(zhì)量控制的理論與方法論體系為智能學(xué)習(xí)模型在制造過程質(zhì)量控制的廣泛應(yīng)用奠定重要的理論與實踐基礎(chǔ)。1以制造過程狀態(tài)監(jiān)控為本文的首要研究內(nèi)容率先提出了制造過程狀態(tài)量化與可視化QUANTIFICATIONVISUALIZATIONOFMANUFACTURINGPROCESSSTATUS的概念和基于自組織映射SELFGANIZATIONMAPPINGSOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最小量化誤差MINIMUMQUANTIFYINGERRMQE質(zhì)量控制圖。SOM以數(shù)據(jù)驅(qū)動DATADRIVING和無監(jiān)督學(xué)習(xí)UNSUPERVISEDLEARNING的方式實現(xiàn)對復(fù)雜過程數(shù)據(jù)空間分布規(guī)律的建模解決了傳統(tǒng)控制圖無法進(jìn)行過程狀態(tài)量化和可視化及基于有監(jiān)督學(xué)習(xí)SUPERVISEDLEARNING的監(jiān)控模型可應(yīng)用性不強的問題。實驗結(jié)果也證明MQE質(zhì)量控制圖有潛力成為現(xiàn)代質(zhì)量控制系統(tǒng)的一個有效的監(jiān)控工具?；跓o監(jiān)督學(xué)習(xí)的監(jiān)控模型的研究也為其它無監(jiān)督學(xué)習(xí)器在過程質(zhì)量監(jiān)控的應(yīng)用研究奠定了基礎(chǔ)。2提出了一套基于自適應(yīng)高斯混合模型ADAPTIVEGAUSSIANMIXTUREMODELAGMM的時變過程TIMEVARINGPROCESSES智能監(jiān)控模型利用對數(shù)似然值LOGLIKELIHOOD來量化制造過程狀態(tài)。通過基于遺忘因子的遞歸更新、高斯混合項的分裂與合并等的GMM模型參數(shù)在線更新策略建立復(fù)雜時變過程的在線動態(tài)自適應(yīng)監(jiān)控模型解決了常規(guī)控制圖等監(jiān)控模型無法應(yīng)用于時變過程監(jiān)控的問題進(jìn)一步驗證了無監(jiān)督智能學(xué)習(xí)模型在復(fù)雜制造過程監(jiān)控的特殊能力。3率先提出了運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成模型來有效地解決多變量制造過程的失控源識別問題。同時提出了一套基于離散微粒群的選擇性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成算法本文命名為DPSOEN來提高模式識別器的工程可應(yīng)用性和識別性能。通過有效地集成MQE控制圖和DPSOEN模型建立了一套基于混合智能學(xué)習(xí)的過程質(zhì)量控制模型提出了其在典型多變量制造過程的在線異常監(jiān)控和異常源識別的應(yīng)用方法論。及時正確的異常警告和異常源定位將加速發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致過程異常的可歸因因素進(jìn)行快速和正確的過程調(diào)整。4為提取制造過程關(guān)鍵過程變量與輸出產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)聯(lián)性中蘊含的重要知識提出了一套基于遺傳算法的知識發(fā)現(xiàn)算法。進(jìn)一步實現(xiàn)了知識發(fā)現(xiàn)算法與基于知識神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無縫集成建立了產(chǎn)品質(zhì)量智能在線監(jiān)控與診斷系統(tǒng)。通過制造過程的知識發(fā)現(xiàn)解決了復(fù)雜MIMO過程的監(jiān)控、診斷、過程變量調(diào)整等問題從而有效地克服了使用單個學(xué)習(xí)模型同時實現(xiàn)復(fù)雜過程監(jiān)控和診斷等功能時性能較差和可應(yīng)用性不強的缺陷為混合智能學(xué)習(xí)模型在制造過程質(zhì)量控制的廣泛應(yīng)用奠定了重要的實踐基礎(chǔ)。智能學(xué)習(xí)模型在制造過程的應(yīng)用極大地提高了過程質(zhì)量控制的能力克服了傳統(tǒng)SPC存在的一些缺陷提高了制造系統(tǒng)的穩(wěn)定性從而有效地提高產(chǎn)品質(zhì)量。同時基于智能學(xué)習(xí)模型的過程質(zhì)量控制研究也為傳統(tǒng)的過程質(zhì)量控制引入了新的理論和方法論。本文的研究也為基于智能學(xué)習(xí)模型在過程質(zhì)量控制應(yīng)用研究奠定了理論與實踐基礎(chǔ)。本文在研究過程中得到了國家自然科學(xué)基金項目NO50675137、教育部外專局高等學(xué)校創(chuàng)新引智計劃項目號B06012、教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計劃、上海交通大學(xué)優(yōu)秀博士論文基金的大力支持和資助在此表示衷心的感謝。

簡介：本文主要研究木糖醇發(fā)酵過程的軟測量技術(shù)及其控制。將軟測量技術(shù)應(yīng)用于木糖醇發(fā)酵過程建立在線估計木糖濃度、干細(xì)胞濃度和木糖醇濃度的軟測量模型以解決發(fā)酵過程生物參數(shù)不能在線測量問題為發(fā)酵過程的優(yōu)化控制和及時結(jié)束發(fā)酵提供了依據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是解決非線性系統(tǒng)問題的有效途徑所以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于木糖醇發(fā)酵是一個值得研究的方向。本文采用徑向基網(wǎng)絡(luò)RBF網(wǎng)絡(luò)描述木糖醇發(fā)酵反應(yīng)過程并用自適應(yīng)PID控制器對其氧化還原電位P進(jìn)行控制。論文主要研究工作和成果包括以下幾個方面1概述木糖醇發(fā)酵生產(chǎn)工藝過程分析影響木糖醇發(fā)酵過程的一些主要參數(shù)。2針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始參數(shù)和樣本數(shù)據(jù)有著很大的關(guān)聯(lián)試圖運用GASA混合策略對RBF網(wǎng)絡(luò)的初始參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化研究優(yōu)化出一組與樣本數(shù)據(jù)相對應(yīng)的初始參數(shù)。為避免神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)選擇的盲目性和減小均勻度誤差運用均勻設(shè)計法對RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化研究。3針對底物濃度、干細(xì)胞濃度和木糖醇濃度不能在線測量使用改進(jìn)的優(yōu)化好的RBF網(wǎng)絡(luò)對木糖醇發(fā)酵過程進(jìn)行建模對5組樣本數(shù)據(jù)分別用“41”模式進(jìn)行木糖醇的建模與預(yù)測取得了良好的預(yù)測效果為發(fā)酵過程的優(yōu)化控制和及時結(jié)束發(fā)酵提供了依據(jù)。4P是木糖醇發(fā)酵過程中一個很重要的參數(shù)在發(fā)酵過程中這一參數(shù)必須按一定的工藝曲線進(jìn)行控制。為此運用GASA混合策略算法整定的PID控制器對改進(jìn)的優(yōu)化好的RBF網(wǎng)絡(luò)辨識出的P模型進(jìn)行P仿真控制。仿真結(jié)果表明GASA算法整定PID控制器對木糖醇發(fā)酵P控制過程是一種有效的控制方法這為實現(xiàn)木糖醇發(fā)酵過程的自動化生產(chǎn)操作奠定了一定的基礎(chǔ)。