簡介：隨著生物工程技術(shù)的迅速發(fā)展，生化工業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的地位已越來越重要。然而由于生化過程反應(yīng)機(jī)理復(fù)雜，具有非線性、時變性、模型的不確定性等特點(diǎn)，以及缺乏可靠的傳感器用于過程變量的在線檢測等原因，其自動化水平與其它工業(yè)生產(chǎn)過程相比還遠(yuǎn)未成熟。因此，探求合適的智能建模方法和優(yōu)化控制策略，并將其應(yīng)用于生化過程已成為生化工程領(lǐng)域一個重要的研究方向，這對于促進(jìn)生化工程技術(shù)的發(fā)展，降低原材料和動力的消耗，提高經(jīng)濟(jì)效益有著極其重要的意義。本論文的資助項目863高技術(shù)重點(diǎn)發(fā)展項目子課題“基于代謝工程和智能工程的新式、集約型發(fā)酵過程控制的工程化應(yīng)用研究”就是針對生化工業(yè)的迫切需要而立項的，該項目研究的主要內(nèi)容包括1研究以代謝模型為基礎(chǔ)的發(fā)酵過程狀態(tài)預(yù)測和推定、軟測量、代謝流外部調(diào)控的普遍規(guī)律和關(guān)鍵技術(shù)；2以代謝網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)的發(fā)酵過程在線控制技術(shù)的應(yīng)用化研究；3基于智能模型的發(fā)酵過程控制；4研究基于智能模型的發(fā)酵過程數(shù)據(jù)采掘、多變量解析和在線故障診斷系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建基于智能模型的發(fā)酵過程在線故障診斷早期預(yù)警系統(tǒng)；5過程控制示范裝置和系統(tǒng)報表、實時曲線、數(shù)據(jù)庫等。本課題針對1、3和5進(jìn)行研究，涉及的生化過程主要是谷氨酸補(bǔ)料分批發(fā)酵過程，所做的主要工作如下通過對生化過程建模和優(yōu)化控制的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及存在問題的分析，在研究常用生化模型的基礎(chǔ)上，利用標(biāo)準(zhǔn)支持向量回歸SVR，SUPPTVECTREGRESSION算法對谷氨酸發(fā)酵過程實施軟測量建模，通過實驗驗證該模型能夠完成對谷氨酸濃度、菌體濃度和殘?zhí)菨舛热齻€不能在線測量的狀態(tài)變量的預(yù)估。從預(yù)測結(jié)果可以看出盡管模型達(dá)到了一定的預(yù)測精度，但發(fā)現(xiàn)該模型不能在線學(xué)習(xí)，而且當(dāng)數(shù)據(jù)量增大時，還存在訓(xùn)練時間過長的問題。針對SVR軟測量建模存在的問題，在充分研究最小二乘支持向量回歸LSSVRLEASTSQUARESUPPTVECTREGRESSION算法的基礎(chǔ)上，對谷氨酸發(fā)酵過程建立了基于LSSVR的軟測量模型。通過實驗發(fā)現(xiàn)，該模型盡管縮短了訓(xùn)練時間，但模型不能在線學(xué)習(xí)的問題依然沒有解決。針對LSSVR軟測量建模存在的問題，通過研究在線最小二乘支持向量回歸OLSSVRONLINELSSVR算法，提出了帶遺忘因子的MIMOOLSSVRMULTIINPUTMULTIOUTPUTOLSSVR算法，并在谷氨酸發(fā)酵過程軟測量建模中進(jìn)行應(yīng)用。為提高算法的自動化程度，采用免疫遺傳算法IGAIMMUNEGEICALGITHM使MIMOOLSSVR的參數(shù)在建模過程中能夠自動選擇。將所建的模型預(yù)估谷氨酸發(fā)酵過程，結(jié)果表明該模型在保證較短訓(xùn)練時間的情況下，通過模型在線學(xué)習(xí)，實現(xiàn)了谷氨酸濃度、菌體濃度和殘?zhí)菨舛热齻€變量的在線同時預(yù)測，提高了預(yù)測精度。但以上建模方法屬于黑箱建模，不能反映實際生化過程的操控特點(diǎn)。為了能進(jìn)一步探索生化過程的動力學(xué)特性，本文將混雜系統(tǒng)理論應(yīng)用于谷氨酸補(bǔ)料分批發(fā)酵過程中，并建立了相應(yīng)的混雜動力系統(tǒng)模型。在分段連續(xù)空間上，從理論角度證明了系統(tǒng)解的存在性、唯一性及解對初值和參數(shù)的連續(xù)依賴性。然后以產(chǎn)量最高為優(yōu)化目標(biāo)，利用混沌和單純形法搜索合適補(bǔ)料操作變量。通過實驗室的多次實驗，證明該方法達(dá)到了提高產(chǎn)量的目的，為進(jìn)一步研究生化過程控制提供一種新的理論思路。針對實際生化過程一般的數(shù)學(xué)模型或軟測量模型常常隨著時間的推移會發(fā)生模型失效問題，合理利用離線數(shù)據(jù)和在線數(shù)據(jù)，充分利用各種模型的優(yōu)點(diǎn)，提出了多模型融合建模方法，實現(xiàn)了對谷氨酸發(fā)酵過程的動態(tài)建模。通過研究標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法、量子粒子群優(yōu)化算法，針對項目要求的多目標(biāo)優(yōu)化問題，提出改進(jìn)的多目標(biāo)量子粒子群優(yōu)化MQDPSO策略，并用DEB測試函數(shù)進(jìn)行測試。然后結(jié)合多模型融合建模技術(shù)，對谷氨酸補(bǔ)料分批發(fā)酵過程實施動態(tài)優(yōu)化，通過實際應(yīng)用驗證了該方法的可行性。將改進(jìn)的建模技術(shù)和控制策略融入集散控制系統(tǒng)中，能夠進(jìn)行實時狀態(tài)預(yù)報和監(jiān)控，實現(xiàn)了對谷氨酸補(bǔ)料分批發(fā)酵過程的建模和優(yōu)化控制軟件的模塊化設(shè)計，便于在實際控制系統(tǒng)中的應(yīng)用。

簡介：本文以首鋼京唐鋼鐵聯(lián)合有限責(zé)任公司1580MM熱軋帶鋼生產(chǎn)線為背景，以精軋過程機(jī)二級溫度控制系統(tǒng)為研究對象，針對國內(nèi)板帶材熱連軋過程控制模型系統(tǒng)還處于初級階段的現(xiàn)狀，開發(fā)出適合于在線應(yīng)用的熱連軋精軋溫度控制系統(tǒng)，同時為了分析帶鋼厚度方向溫度場，在此精軋溫度控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，建立帶鋼厚度方向一維有限差分模型。采用C語言編制計算程序，研究了熱軋帶鋼精軋過程中溫度變化規(guī)律以及帶鋼厚向溫度場。將溫度模型計算結(jié)果與京唐1580MM現(xiàn)場數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，結(jié)果表明，模型精度較高。研究成果對優(yōu)化熱連軋精軋過程工藝參數(shù)和分析帶鋼內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)具有重要的理論和現(xiàn)實意義。主要研究內(nèi)容如下1分析了板帶材熱連軋二級溫度控制系統(tǒng)的理論和方法，在此基礎(chǔ)上建立了熱軋帶鋼機(jī)架間冷卻過程控制模型。針對帶鋼速度制度對帶鋼跟蹤造成復(fù)雜性，從而影響機(jī)架間冷卻效果問題，對帶鋼樣本、機(jī)架間冷卻單元進(jìn)行合理的劃分。2采用相關(guān)傳熱理論分析了軋制過程中熱輻射、高壓水除鱗、帶鋼與軋輥接觸溫降、塑性變形以及機(jī)架間冷卻等過程，建立了板帶材熱軋過程中溫度計算的5個數(shù)學(xué)模型，包括空冷溫降模型、水冷溫降模型、接觸溫降模型、摩擦溫升模型和變形溫升模型。3結(jié)合某熱軋廠生產(chǎn)線具體工藝流程和設(shè)備參數(shù)，采用C語言編制了從粗軋出口高溫計到精軋出口高溫計之間的帶鋼溫度計算軟件。將計算結(jié)果與現(xiàn)場數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，結(jié)果表明，該模型目標(biāo)溫度命中率大于現(xiàn)場實際情況。4在此溫度計算軟件基礎(chǔ)上，采用有限差分法建立帶鋼厚度方向上的一維有限差分模型，并對影響帶鋼溫度場的各種因素進(jìn)行分析。

簡介：點(diǎn)擊查看更多基于改進(jìn)區(qū)間算法的發(fā)酵過程優(yōu)化控制研究.pdf精彩內(nèi)容。

簡介：鋁電解過程是一個非線性、多變量、大滯后的復(fù)雜工業(yè)對象且它的某些重要工藝參數(shù)難以在線實時檢測因此常見的PID控制、自適應(yīng)控制等都難以取得理想的效果。最小二乘支持向量機(jī)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域近年來涌現(xiàn)出的一種新穎的通用學(xué)習(xí)方法它建立在結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則基礎(chǔ)上能較好地解決小樣本、非線性、高維數(shù)和局部極小等實際問題已成功地應(yīng)用于分類、函數(shù)逼近和時間序列預(yù)測等方面。本文先進(jìn)行基于最小二乘支持向量機(jī)的建模與控制研究然后將部分研究成果應(yīng)用于鋁電解過程的建模與控制取得了滿意的效果。本文主要做了以下四項工作1電解溫度、氧化鋁濃度和極距是鋁電解過程中非常重要卻又難于測量的三個參數(shù)因此本文提出一種基于最小二乘支持向量機(jī)和粒子群優(yōu)化的PSOLSSVM算法建立這三個參數(shù)的軟測量模型。該算法考慮最小二乘支持向量機(jī)的算法參數(shù)的選取問題先定義預(yù)測誤差的平方和的算術(shù)平均作為適應(yīng)度函數(shù)然后采用粒子群優(yōu)化技術(shù)在可行域內(nèi)不斷迭代搜索使適應(yīng)值不斷減小最終得到最優(yōu)的算法參數(shù)以及對應(yīng)的模型參數(shù)。仿真結(jié)果表明PSOLSSVM算法建立的軟測量模型無論是學(xué)習(xí)能力還是泛化能力均好于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型證明了該算法的有效性和優(yōu)越性。2研究了基于最小二乘支持向量機(jī)的預(yù)測控制。針對多入多出、約束非線性系統(tǒng)提出上、下位機(jī)兩級控制結(jié)構(gòu)推導(dǎo)了基于最小二乘支持向量機(jī)和混沌優(yōu)化的單步預(yù)測控制算法CHAOSMPC算法。該算法考慮控制量的約束采用混沌優(yōu)化技術(shù)在其可行域內(nèi)遍歷搜索在線求解最優(yōu)的預(yù)測控制律。仿真結(jié)果表明該算法的控制精度要高于基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單步預(yù)測控制算法。類似的針對多入多出、約束非線性、時滯系統(tǒng)提出上、下位機(jī)兩級控制結(jié)構(gòu)推導(dǎo)了基于最小二乘支持向量機(jī)和混沌優(yōu)化的多步預(yù)測控制算法CHAOSMPC1算法采用混沌優(yōu)化技術(shù)在線求解最優(yōu)的預(yù)測控制律。仿真結(jié)果表明該算法的控制精度要高于基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多步預(yù)測控制算法。3研究了基于最小二乘支持向量機(jī)的預(yù)測控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性問題提出一種確保閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定性的雙?？刂扑惴āＪ紫仍诔Ｒ?guī)的預(yù)測控制性能指標(biāo)后附加一個人為的終端約束并利用LYAPUNOV方法推導(dǎo)了在該情況下確保閉環(huán)系統(tǒng)大范圍漸進(jìn)穩(wěn)定的穩(wěn)定性定理。然后據(jù)此提出一種確保全局穩(wěn)定的基于最小二乘支持向量機(jī)的雙?？刂扑惴ㄏ炔捎妙A(yù)測控制將狀態(tài)驅(qū)動到終端約束集內(nèi)然后再切換到局部線性控制以減少在線計算量使?fàn)顟B(tài)最終驅(qū)動到原點(diǎn)。仿真結(jié)果表明了該算法的有效性和優(yōu)越性。4將部分研究成果應(yīng)用到“鋁電解過程先進(jìn)控制系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)”橫向課題中取得了滿意的效果。首先提出一種基于最小二乘支持向量機(jī)的氧化鋁濃度控制該方法采用PSOLSSVM算法建立氧化鋁濃度的預(yù)測模型并采用CHAOSMPC算法實施可靠的氧化鋁濃度預(yù)測控制。然后提出一種基于槽電阻濾波和專家經(jīng)驗的槽電阻控制。最后將最小二乘支持向量機(jī)、模糊控制和專家系統(tǒng)三者有機(jī)融合提出一種基于最小二乘支持向量機(jī)的槽況解析與維護(hù)專家系統(tǒng)。系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)果表明采用上述方法可比原來的方法提高電流效率21％直流電耗減少338KWHTA1節(jié)能降耗效果明顯。

簡介：本文介紹了鋼中殘余銅元素的主要來源和銅對鋼材性能的影響，闡述了銅在鋼中的偏析以及殘余銅元素引起熱脆的機(jī)理、影響因素、抑制措施。了解并掌握熱力學(xué)軟件FACTSAGE的使用，繪制FECU銅二元系相圖，分析鐵、銅在氧化條件下發(fā)生的化學(xué)反應(yīng)，計算反應(yīng)的熱力學(xué)參數(shù)，判斷其發(fā)生方向；繪制NIFECU三元系等溫截面圖（溫度分別為1050℃、1100℃、1150℃、1200℃、1250℃），對生成物分析鎳、鐵、銅的百分比組成，判斷鎳、銅、鐵在氧化條件下的反應(yīng)，計算吉布斯自由能，與能譜測定結(jié)果相驗證。結(jié)果表明微量鎳元素具有抑制CU向基體中滲透的作用。實驗選取純鐵作為熔煉母料，利用真空感應(yīng)爐進(jìn)行冶煉，出爐后澆注成5KG鑄錠，并切取10㎜10㎜10㎜塊狀試樣。試樣選取了1050℃、1100℃、1150℃、1200℃、1250℃溫度梯度段進(jìn)行表面氧化，氧化時間為34H、2H。采用OM金相顯微鏡、SEM掃描電鏡、EDS能譜等手段對表面氧化試樣進(jìn)行定性和定量分析。研究結(jié)果表明微量鎳元素的加入，改變了氧化層中富銅相的結(jié)構(gòu)，促進(jìn)鎳銅富集相以顆粒狀保留在氧化層內(nèi)，抑制了銅向基體中的滲透，改善了殘余銅元素引發(fā)的熱脆問題。添加鎳元素，以及合理地改善加熱工藝可以降低或抑制含銅鋼材熱加工如鍛造、軋制時銅的危害，合理的加熱工藝包括加快升溫速率、降低加熱爐爐膛氧位、縮短高溫恒溫保持時間等。

簡介：注射成型是塑料制品的主要加工方法，在工業(yè)中已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。決定制品質(zhì)量的關(guān)鍵因素在于對注射過程中一些關(guān)鍵變量進(jìn)行有效的檢測與控制，以及在此基礎(chǔ)上對工藝參數(shù)的優(yōu)化。充模過程中模腔內(nèi)熔體的前端流動速度與保壓過程中模腔壓力是與制品質(zhì)量相關(guān)的兩項重要過程變量，然而目前在實際生產(chǎn)中始終缺乏對上述變量進(jìn)行檢測的成熟有效方法。本論文基于國家科技支撐計劃項目“精密塑料注射成型裝備電伺服液壓傳動及控制技術(shù)的研究”項目編號NO2007BAF13B04和國家自然科學(xué)基金項目“注射成形過程中聚合物分層結(jié)晶行為的超聲在線測量”項目編號NO51105334的主要研究內(nèi)容，并結(jié)合模腔內(nèi)熔體信息無損檢測方法的預(yù)研規(guī)劃而提出，旨在通過本課題的研究為精密注射成型過程中模腔內(nèi)熔體流動速度與壓力的無損檢測與控制技術(shù)產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用提供關(guān)鍵技術(shù)解決方案。論文對注射成型過程進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，并對過程中涉及到的多項變量進(jìn)行分析、歸類，進(jìn)而闡述了本文的研究對象與制品質(zhì)量間的關(guān)系，實現(xiàn)了注射系統(tǒng)的數(shù)學(xué)建模，建立了過程變量與設(shè)備變量之間的聯(lián)系，討論了優(yōu)化工藝參數(shù)對注塑制品質(zhì)量的重要影響，并通過MOLDFLOW仿真進(jìn)行驗證，為實驗研究打下了堅實的理論基礎(chǔ)。針對充模過程中模腔內(nèi)熔體前端速度的無損檢測，引入了高斯過程軟測量方法。該方法基于統(tǒng)計分析理論，將充模過程中的注射單元作為待辨識系統(tǒng)，利用高速攝像機(jī)及可視化模腔系統(tǒng)所采集到的模腔內(nèi)熔體前端流動速度作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的主導(dǎo)變量，將注射成型過程變量檢測平臺所采集到的螺桿推進(jìn)速度、油缸壓力以及模腔截面積作為輔助變量，對辨識模型進(jìn)行訓(xùn)練與優(yōu)化，進(jìn)而將新的輔助變量作為優(yōu)化后的模型輸入，并將模型輸出與實際值相比較。不同工況下的多組試驗結(jié)果表明了此方法的有效性。為了將此方法在線應(yīng)用到注射成型過程中，本文設(shè)計開發(fā)了相應(yīng)的注射過程運(yùn)動控制器，將完成離線辨識與優(yōu)化的軟測量模型寫入微處理器，實現(xiàn)了熔體前端速度的在線檢測與控制。實驗結(jié)果證明，應(yīng)用該方法注射成型的制品密度分布更加均勻，機(jī)械性能得到明顯提高。針對保壓過程中模腔壓力的檢測，提出了基于超聲回波信號的模腔壓力高斯軟測量方法。此方法首先根據(jù)塑料的PVT特性建立起熔體密度與壓力的定性關(guān)系，并基于注射過程中熔體密度變化引起超聲回波信號幅值變化這一特性，以模腔壓力為主導(dǎo)變量，以超聲回波信號幅值、模具溫度以及油缸壓力為輔助變量建立了高斯軟測量模型。通過模具內(nèi)的嵌入式模腔壓力傳感器獲取壓力信號，以及注射過程變量檢測平臺所采集到的各輔助變量值作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對模型進(jìn)行訓(xùn)練。并最終在不同保壓工藝參數(shù)、不同檢測位置以及不同注射材料等多種工況下進(jìn)行實驗，實驗結(jié)果證明在材料相同時軟測量模型預(yù)測輸出值可以很好的與實際輸出值相吻合。此方法為模腔壓力的在線超聲檢測與工藝參數(shù)優(yōu)化后續(xù)研究奠定了堅實的基礎(chǔ)，并將對制品質(zhì)量的提高起到至關(guān)重要的作用。實現(xiàn)關(guān)鍵過程變量的檢測給注射工藝的直接優(yōu)化提供了基礎(chǔ)，然而由于注射成型是典型的周期過程，批量生產(chǎn)中注塑制品的重復(fù)精度是另一項重要的評價要素，因此本論文在對注射過程進(jìn)行深入理論分析、大量實際操作的基礎(chǔ)上針對伺服驅(qū)動型注塑機(jī)非線性、強(qiáng)干擾以及大滯后的問題，將具有強(qiáng)魯棒性的模糊控制方法與可以快速消除靜差的傳統(tǒng)PI控制方法結(jié)合，構(gòu)成了模糊PI控制策略。為了檢驗新型控制算法在注射過程中的控制性能，本文同時實現(xiàn)了傳統(tǒng)的積分分離PID控制。實驗結(jié)果表明，模糊PI控制算法在注射成型中的保壓壓力控制過程中可以消除超調(diào)，抑制靜差，縮短滯后時間，提高制品重量的重復(fù)精度，各個方面的試驗結(jié)果都優(yōu)于傳統(tǒng)的積分分離式PID控制。

簡介：點(diǎn)擊查看更多凸輪磨削過程誤差分析與誤差補(bǔ)償控制.pdf精彩內(nèi)容。

簡介：目前我國通信運(yùn)營商的大部分移動基站的供電方式一般都是以市電為主以蓄電池組為后備電源由于蓄電池容量總是有限的維持時間也是有限的當(dāng)市電長期停電時如果不及時補(bǔ)充新的電源就會導(dǎo)致電池放垮引起通信設(shè)備無電造成通信中斷。邊遠(yuǎn)高山基站上山一次非常困難要最大效益地發(fā)揮柴油發(fā)電機(jī)的作用就有必要在滿足電力供應(yīng)的同時盡量減少油機(jī)的運(yùn)行時間一方面減少油料的消耗另一方面減少油機(jī)的運(yùn)行時間從而延長油料填加及油機(jī)維護(hù)的周期。本文的研究方向主要體現(xiàn)在兩個方面一個方面就是如何在現(xiàn)場實現(xiàn)柴油發(fā)電機(jī)的有效控制減少油機(jī)的運(yùn)行時間另一方面是如何對現(xiàn)場柴油發(fā)電機(jī)進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控在不增加投資的情況下減少油機(jī)的運(yùn)行時間。本文對國內(nèi)外柴油發(fā)電機(jī)控制的相關(guān)理論、技術(shù)、經(jīng)驗進(jìn)行了充分調(diào)研結(jié)合我省移動公司柴油發(fā)電機(jī)的使用現(xiàn)狀開發(fā)了新的油機(jī)智能控制器增加對現(xiàn)場電池電壓、溫度的監(jiān)測并根據(jù)其測量值調(diào)整現(xiàn)場油機(jī)的控制過程以達(dá)到有效延長油機(jī)總體維護(hù)周期的目的。另外利用我省已經(jīng)建成的動力環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)通過動環(huán)系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)接口C接口實現(xiàn)對所有基站現(xiàn)場的固定柴油發(fā)電機(jī)的遠(yuǎn)程監(jiān)視及控制再通過對電池電壓、基站溫度的監(jiān)測根據(jù)其測量值適時控制柴油發(fā)電機(jī)的啟動倒換以達(dá)到減少油機(jī)運(yùn)行時間的目標(biāo)。同時利用動環(huán)監(jiān)控技術(shù)也解決了無人值守情況下的正常發(fā)電、維護(hù)、補(bǔ)充等問題。

簡介：氧化鋁蒸發(fā)過程是回收有用資源、排除雜質(zhì)和維持整個氧化鋁生產(chǎn)循環(huán)系統(tǒng)中水量平衡的關(guān)鍵工序，也是主要的耗能工序。蒸發(fā)過程的母液質(zhì)量直接影響磨礦和溶出過程的堿粉消耗量，以及全流程生產(chǎn)的穩(wěn)定性。隨著資源、能源危機(jī)和市場競爭的日益加劇，在現(xiàn)有工藝設(shè)備條件下，利用優(yōu)化控制技術(shù)來降低蒸發(fā)過程能耗、保證母液質(zhì)量，對提高氧化鋁生產(chǎn)過程生產(chǎn)效率和降低能耗具有重要意義。然而，氧化鋁蒸發(fā)過程流程長，過程參數(shù)檢測存在大滯后，參數(shù)間非線性耦合關(guān)系強(qiáng)且過程受其它工序排出溶液、設(shè)備結(jié)垢等不確定因素的干擾，因此，蒸發(fā)過程仍采用人工控制的方法，存在母液和冷凝水質(zhì)量不合格、生蒸汽使用過量、能耗高等問題。針對上述問題，論文以四效逆流氧化鋁蒸發(fā)過程為研究對象，開展蒸發(fā)過程母液濃度的預(yù)測、蒸發(fā)過程能耗分析及優(yōu)化、以達(dá)到最優(yōu)能效狀態(tài)為目標(biāo)的蒸發(fā)過程控制方法的研究。主要研究工作和創(chuàng)新性成果如下1針對長流程的蒸發(fā)過程工況復(fù)雜，末效出口母液濃度檢測滯后的問題，提出了基于最小二乘支持向量機(jī)的末效出口母液濃度預(yù)測方法。首先采用獨(dú)立成分分析方法提取蒸發(fā)過程非平穩(wěn)性數(shù)據(jù)的主要特征信息，在此基礎(chǔ)上，建立了基于最小二乘支持向量機(jī)的末效出口母液濃度預(yù)測模型。工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)實驗結(jié)果表明預(yù)測精度滿足現(xiàn)場實際生產(chǎn)工藝要求，為生產(chǎn)操作提供依據(jù)。2針對影響設(shè)備性能的關(guān)鍵因素?zé)o法檢測的問題，提出了基于魯棒估計函數(shù)的蒸發(fā)過程數(shù)值計算方法，獲得各單元母液濃度值。該方法利用末效出口母液濃度預(yù)測結(jié)果和過程參數(shù)檢測結(jié)果，以測量誤差的魯棒估計函數(shù)為評價指標(biāo)，基于平衡機(jī)理級聯(lián)模型修正數(shù)值計算誤差。蒸發(fā)過程數(shù)值計算結(jié)果為過程能耗分析奠定了基礎(chǔ)。3針對蒸發(fā)過程能耗高，一般優(yōu)化問題無法兼顧過程能耗和母液質(zhì)量的問題，構(gòu)建了最大化蒸發(fā)過程用能效率的優(yōu)化問題。首先，結(jié)合蒸發(fā)過程工藝機(jī)理和能源消耗特點(diǎn)，基于數(shù)值計算結(jié)果和有效能分析法分析得到了蒸發(fā)過程各部分能源損耗情況。在此基礎(chǔ)上，建立了以最大化目的火用效率和最小化火用損失率為目標(biāo)的蒸發(fā)過程能效優(yōu)化模型，求解獲得能效最優(yōu)操作參數(shù)設(shè)定值。實際數(shù)據(jù)實驗結(jié)果表明，該優(yōu)化方法保證了母液質(zhì)量，且過程目的火用效率平均提高了3％左右。4針對數(shù)值計算誤差修正問題和蒸發(fā)過程能效優(yōu)化問題中約束條件的復(fù)雜性特點(diǎn)，設(shè)計了基于不可行度的渦旋粒子群算法來求解約束優(yōu)化問題。該方法將基于不可行解有效信息的不可行度計算函數(shù)增廣到目標(biāo)函數(shù)中，形成近似優(yōu)化問題的適應(yīng)度函數(shù)，然后采用具有自組織特性的渦旋粒子群算法來求解近似優(yōu)化問題。測試函數(shù)優(yōu)化結(jié)果表明了優(yōu)化算法求解約束優(yōu)化問題的有效性。5為使蒸發(fā)過程過渡到能效最優(yōu)的操作條件，在研究蒸發(fā)過程動態(tài)特性的基礎(chǔ)上，建立了各單元蒸發(fā)室的動態(tài)特性模型，并針對動態(tài)模型中滯后時間未知的問題，提出了基于多特征時間點(diǎn)的滯后時間辨識方法。該方法以最小化多采樣點(diǎn)時刻模型輸出與實測值的偏差為目標(biāo)，通過求解一組輔助時滯系統(tǒng)方程來獲得未知時滯參數(shù)的梯度信息，然后采用信賴域內(nèi)點(diǎn)優(yōu)化方法求解參數(shù)辨識問題。數(shù)值算例表明了該方法的準(zhǔn)確性和快速性，可有效辨識蒸發(fā)過程動態(tài)模型滯后時間參數(shù)。6提出了以達(dá)到能效最優(yōu)工藝參數(shù)設(shè)定值和降低汽水比技術(shù)指標(biāo)為目的蒸發(fā)過程控制問題及其求解方法。該方法基于控制參數(shù)化技術(shù)將控制向量用分段常數(shù)函數(shù)來近似，通過求解一系列近似控制參數(shù)優(yōu)化選擇問題實現(xiàn)了帶連續(xù)狀態(tài)不等式約束、多時滯系統(tǒng)的優(yōu)化控制問題的求解。實驗結(jié)果表明，優(yōu)化控制有效降低了蒸汽消耗同時實現(xiàn)了能效最優(yōu)設(shè)定參考軌跡的跟蹤。

簡介：預(yù)測控制自從上世紀(jì)70年代問世以來，因其控制機(jī)理對復(fù)雜工業(yè)過程的適應(yīng)性而在工業(yè)領(lǐng)域得到了普遍應(yīng)用，其理論研究也受到了學(xué)術(shù)界的廣泛重視。具有穩(wěn)定性保證的預(yù)測控制綜合理論是預(yù)測控制當(dāng)前研究的一個重要分支，由于其充分借鑒了最優(yōu)控制、LYAPUNOV分析、不變集等成熟理論和方法，使預(yù)測控制的理論研究實現(xiàn)了新的飛躍，取得了豐碩的研究成果。但是，不同于經(jīng)典預(yù)測控制方法的廣泛應(yīng)用，這些成果與實際工業(yè)過程卻仍存在著很大的距離。這主要有兩方面的原因一方面，大部分工業(yè)過程反應(yīng)機(jī)理復(fù)雜，常常存在著參數(shù)時變、不確定、多變量、強(qiáng)耦合、大慣性及時滯等問題另一方面，由于預(yù)測綜合方法自身采用狀態(tài)空間模型及LMI技術(shù)進(jìn)行求解，還會遇到預(yù)測模型難以建立或模型階次過高、在線計算量大、狀態(tài)不可測及初始可行域范圍有限等問題。本文研究的出發(fā)點(diǎn)是以回轉(zhuǎn)窯這一典型復(fù)雜工業(yè)過程的實際控制需求為背景對上述問題進(jìn)行研究，分析與改進(jìn)預(yù)測控制綜合方法，進(jìn)而設(shè)計一種將復(fù)雜的預(yù)測控制綜合方法應(yīng)用于實際工業(yè)過程的有效策略和思路。論文的主要研究內(nèi)容如下為解決預(yù)測控制綜合方法在線計算量大的問題，采用了離線預(yù)測在線綜合的方法，選取N個向原點(diǎn)不斷靠近的一系列離散狀態(tài)，計算得到恰好包括這些狀態(tài)的N個橢圓及對應(yīng)的控制參數(shù)，然后在線選取與當(dāng)前狀態(tài)相鄰兩橢圓所對應(yīng)控制律的凸組合進(jìn)行控制?？紤]到離線方法在一定程度上損失了控制的最優(yōu)性，借鑒變終端約束集的思想在線引入優(yōu)化參數(shù)Θ，增加了在線優(yōu)化的自由度，改善了系統(tǒng)的最優(yōu)性。同時，為降低改進(jìn)后算法的在線計算強(qiáng)度，提出了變約束控制策略，根據(jù)凸組合的性質(zhì)令狀態(tài)在不同穩(wěn)定橢圓域?qū)?yīng)不同的約束值，其新建立的約束范圍不影響解的最優(yōu)性和算法的穩(wěn)定性且通常小于原有恒定的約束值，這樣減小了優(yōu)化搜索的范圍可以有效提高運(yùn)算效率節(jié)省在線求解時間。針對實際工業(yè)過程中經(jīng)常會遇到的狀態(tài)不可測及需要跟蹤動態(tài)變化目標(biāo)的問題，設(shè)計了輸出跟蹤預(yù)測控制綜合方法。在跟蹤設(shè)計部分完整的給出了參考輸出目標(biāo)與對應(yīng)的穩(wěn)定狀態(tài)、控制量之間的換算方法與轉(zhuǎn)換矩陣，便于在線應(yīng)用。在輸出反饋設(shè)計部分采用了LUENBERGER狀態(tài)觀測器對狀態(tài)進(jìn)行觀測，在滿足LMI形式的多面體二次穩(wěn)定條件下計算得到觀測器增益。并且，利用離線方法的特點(diǎn)給出了帶觀測器增廣閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性檢驗指標(biāo)，從而設(shè)計出具有穩(wěn)定性保證的觀測器。最后給出了輸出跟蹤預(yù)測控制整體算法，并進(jìn)行了穩(wěn)定性分析。采用遞推子空間方法實現(xiàn)了在輸出跟蹤預(yù)測控制綜合算法中標(biāo)稱模型的自適應(yīng)。為提高收斂速率，在構(gòu)建HANKEL矩陣過程中采用了基于模型匹配誤差的時變遺忘因子。利用GIVENS旋轉(zhuǎn)變化的策略，避免了每一步都要進(jìn)行QR分解，節(jié)約了計算時間。同時，為保證模型辨識過程中信號的充分激勵又不影響其控制效果，在算法中還采用了根據(jù)模型誤差大小來決定隨機(jī)激勵是否施加的策略。針對被控對象存在時滯及給定參考值大范圍變化的問題，提出了增益調(diào)度時滯預(yù)測控制綜合方法。首先，對不確定時滯系統(tǒng)設(shè)計了預(yù)測控制算法，通過SCHUURMANS的方法計算未來狀態(tài)所處的緊集，并針對時滯系統(tǒng)給出其優(yōu)化求解的性能指標(biāo)、穩(wěn)定約束及輸入和狀態(tài)約束的LMI形式。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計了離線在線時滯預(yù)測控制策略。進(jìn)一步，又提出了增益調(diào)度時滯預(yù)測控制綜合方法，解決了大范圍目標(biāo)的跟蹤問題。在每一個穩(wěn)定可行域內(nèi)設(shè)計了對應(yīng)于該范圍的時滯預(yù)測控制器，利用各個可行域之間的互相重疊，將系統(tǒng)狀態(tài)驅(qū)動至要求達(dá)到的穩(wěn)態(tài)目標(biāo)。利用POMOESP子空間方法建立了回轉(zhuǎn)窯煅燒帶的狀態(tài)空間模型。在詳細(xì)分析主要工藝流程以及煅燒過程中各種反應(yīng)機(jī)理的基礎(chǔ)上，依據(jù)現(xiàn)場操作規(guī)程選取了煅燒帶溫度建模的輸入輸出變量。在建模的過程中提出了新的階次選取方法，即以階次、時滯雙重參數(shù)的誤差性能準(zhǔn)則取代原有的單純依靠階次一個參數(shù)的誤差性能準(zhǔn)則，有效的解決了建模對象存在時滯而導(dǎo)致模型階次過高的問題，提高了建模的精度。以石灰回轉(zhuǎn)窯為背景，設(shè)計了煅燒帶溫度預(yù)測控制系統(tǒng)，整個系統(tǒng)包括設(shè)定值模塊、底層煅燒帶溫度軟測量、預(yù)測控制綜合模塊等幾個主要部分。針對缺少準(zhǔn)確數(shù)據(jù)進(jìn)行煅燒帶溫度軟測量建模的問題，提出了利用模型遷移方法將大量實測數(shù)據(jù)獲得的窯頭溫度軟測量模型轉(zhuǎn)換為煅燒帶溫度的軟測量模型。同時，結(jié)合了論文中研究的時滯系統(tǒng)增益調(diào)度、變約束、輸出跟蹤和自適應(yīng)等預(yù)測控制綜合方法，形成了回轉(zhuǎn)窯的離線在線預(yù)測控制器。最后通過MATLAB軟件對系統(tǒng)進(jìn)行仿真驗證，在定值跟蹤、隨動跟蹤等情況下進(jìn)行了實驗，結(jié)果證明了方法的有效性和可行性。

簡介：紙是最重要的消費(fèi)品與工業(yè)材料之一，紙的生產(chǎn)與制造同人民的生產(chǎn)生活質(zhì)量息息相關(guān)，并且在各個領(lǐng)域中都占有舉足輕重的地位。造紙過程非常復(fù)雜，而抄紙過程是其中的重要一環(huán)，抄紙過程的控制效果將直接關(guān)系到產(chǎn)品的質(zhì)量，產(chǎn)量，工業(yè)過程的消耗等。從控制領(lǐng)域可以將抄紙過程看做一個具有時滯特點(diǎn)的多變量耦合系統(tǒng)，因此對該系統(tǒng)控制方法的研究具有重要的現(xiàn)實意義。本文首先分析了PID的缺點(diǎn)，隨后介紹了自抗擾控制器的基本原理及組成跟蹤微分器，擴(kuò)張狀態(tài)觀測器，非線性誤差反饋控制器等的基本原理，給出了自抗擾控制器的一般結(jié)構(gòu)、解耦原理。之后給出了線性自抗擾控制器的基本原理。本文在仿真實驗部分對一系列與抄紙過程具有類似特性的其他典型系統(tǒng)進(jìn)行了對比仿真實驗。采用自抗擾控制技術(shù)研究在自抗擾控制器下各種系統(tǒng)的動靜態(tài)性能和魯棒性等指標(biāo)，并與一般的PID控制方法進(jìn)行對比，隨后又對線性自抗擾控制器進(jìn)行了仿真研究。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步分析了自抗擾控制器本身的局限，并研究了通過與其它控制方法相結(jié)合來改進(jìn)自抗擾控制器的途徑，提出了通過平衡自抗擾控制器中的線性與非線性元素，達(dá)到在確?？刂菩阅艿那疤嵯潞喕瘏?shù)調(diào)整的目標(biāo)。對進(jìn)一步的工作進(jìn)行了展望。本文希望通過對自抗擾控制器在抄紙過程中的仿真研究，拓展自抗擾控制器的應(yīng)用領(lǐng)域，為具有多變量時滯耦合特性的被控過程提供一種思路，為簡化自抗擾控制器參數(shù)調(diào)整提供參考。

簡介：隨著各產(chǎn)業(yè)對高聚物材料的需求擴(kuò)大，高聚物性能的研究受到廣泛的關(guān)注，高聚物的很多理化性能由其分子量分布所影響，因此對聚合反應(yīng)產(chǎn)物分子量分布的研究成為該方向的關(guān)鍵內(nèi)容。過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)是適用于輸入含有時間信息的過程變量的系統(tǒng)建模方式，本文對半間歇反應(yīng)的過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)建模方法進(jìn)行了改進(jìn)，加快了收斂速度并降低了平均誤差然后基于改進(jìn)的方法研究了在分段階躍進(jìn)料形式下半間歇聚合反應(yīng)分子量分布的建模與優(yōu)化控制問題最后對模型、優(yōu)化方法和控制策略進(jìn)行了仿真實驗。論文的工作主要集中在以下方面介紹本文課題相關(guān)的研究背景和相關(guān)文獻(xiàn)，以及相關(guān)算法利用過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)建立了一個甲基丙烯酸甲酯自由基聚合的半間歇過程模型利用移位勒讓德多項式對所建立的過程神經(jīng)元模型進(jìn)行了改進(jìn)，并通過仿真證明了改進(jìn)的模型具有更好的性能對改進(jìn)的模型進(jìn)行了各種不同進(jìn)料形式的仿真實驗，測試了模型對不同進(jìn)料形式的適應(yīng)性進(jìn)而對神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了進(jìn)一步簡化和推廣以分段階躍的進(jìn)料流量為控制變量，采用粒子群算法對半間歇聚合過程進(jìn)行了優(yōu)化最后采用基于帶有粒子釋放和速度限制的粒子群優(yōu)化的迭代學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了半間歇過程模型的控制研究。通過各組仿真實驗，驗證了改進(jìn)的過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)化和控制策略的可行性。經(jīng)過研究和仿真，本文探討了針對半間歇過程建模方法的改進(jìn)，驗證了改進(jìn)模型的性能。本文的研究是對聚合物分子量分布的建模和控制方法的拓展，為半間歇聚合過程的建模和控制問題提供了一些新的方法。

簡介：本文旨在對鞍鋼第二發(fā)電廠熱工過程控制部分系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化在先進(jìn)控制理論指導(dǎo)下做了以下研究工作。發(fā)電廠熱工過程控制系統(tǒng)中的控制器多為多閉環(huán)PID控制器常規(guī)計算方法很難準(zhǔn)確計算出多閉環(huán)PID控制器參數(shù)的穩(wěn)定域因此把計算穩(wěn)定域問題轉(zhuǎn)化為線性矩陣不等式問題結(jié)合魯棒穩(wěn)定性判據(jù)把模型化的描述方法與線性參數(shù)相關(guān)李雅普諾夫函數(shù)有效結(jié)合起來研究了一種求解多閉環(huán)PID控制器參數(shù)穩(wěn)定域的計算方法LMI應(yīng)用結(jié)果表明LMI計算多閉環(huán)PID控制器參數(shù)的穩(wěn)定域是可行的。針對溫度控制系統(tǒng)中存在鍋爐受熱不均勻和主蒸汽溫度的大延遲性、非線性和時變性問題研究了一種溫度控制系統(tǒng)中保持加熱均勻的控制方法采用模糊控制技術(shù)設(shè)計了一個簡單實用的高精度新型狀態(tài)觀測器實現(xiàn)主蒸汽溫度的導(dǎo)前氣溫重構(gòu)、前饋控制和有效控制。針對母管鍋爐蒸汽壓力控制系統(tǒng)中普遍存在的被控對象特性復(fù)雜非線性、強(qiáng)耦合、大滯后、工況變化頻繁現(xiàn)象將模糊控制、控制參數(shù)魯棒優(yōu)化算法與傳統(tǒng)PID控制技術(shù)有機(jī)結(jié)合起來提出了基于參數(shù)自整定FUZZYPID的母管制鍋爐蒸汽壓力控制新策略。采用這種控制策略能夠明顯優(yōu)化系統(tǒng)的控制品質(zhì)和有效地克服工況變化對控制性能的不利影響。

簡介：果葡糖漿也稱高果糖漿HIGHFRUCTOSESYRUP或異構(gòu)糖漿，它是以淀粉為原料通過Α淀粉酶、葡萄糖淀粉酶與普魯蘭酶水解作用將淀粉降解為葡萄糖，葡萄糖經(jīng)葡萄糖異構(gòu)酶的異構(gòu)化作用，將部分葡萄糖轉(zhuǎn)化為果糖，是一種葡萄糖與果糖組成的混合糖漿1，2。果葡糖漿化學(xué)性質(zhì)穩(wěn)定，具有良好的抗結(jié)晶性、代謝特性與抗齲齒性等，被廣泛的應(yīng)用于食品工業(yè)與醫(yī)療保健行業(yè)。本試驗針對影響果葡糖漿味道的乙醛與5羥甲基糠醛進(jìn)行研究，探索在工業(yè)化果葡糖漿生產(chǎn)過程中控制乙醛與5羥甲基糠醛產(chǎn)生的途徑。果葡糖漿中乙醛產(chǎn)生的途徑主要包括丙氨酸的斯特勒克降解產(chǎn)生乙醛微生物的生化反應(yīng)多酚物質(zhì)與美拉德反應(yīng)產(chǎn)物類黑素引起的乙醇氧化。微生物的生化反應(yīng)是導(dǎo)致果葡糖漿中乙醛產(chǎn)生的主要原因。本試驗以公司10萬噸年果葡糖漿生產(chǎn)線為依托，選擇了糖化工序噴淋溫度、糖化工序噴淋時間、葡萄糖脫色工序進(jìn)料溫度、葡萄糖離子交換工序進(jìn)料溫度、葡萄糖蒸發(fā)工序真空度與葡萄糖異構(gòu)工序SO2添加量進(jìn)行單因素試驗，最終確定果葡糖漿生產(chǎn)過程中控制乙醛產(chǎn)生的最佳工藝條件，即糖化罐消毒溫度95℃、糖化罐消毒時間25MIN、葡萄糖脫色工序進(jìn)料溫度80℃、葡萄糖離子交換工序進(jìn)料溫度60℃、葡萄糖蒸發(fā)工序真空度0088MPA與葡萄糖異構(gòu)工序SO2添加量110PPM，通過一個月的連續(xù)生產(chǎn)驗證在此最佳工藝條件下F55果葡糖漿成品中乙醛含量318PPB。5羥甲基糠醛是美拉德反應(yīng)的中間產(chǎn)物。PH值、溫度與糖漿組份等因素影響果葡糖漿中5羥甲基糠醛的產(chǎn)生。本試驗以公司10萬噸年果葡糖漿生產(chǎn)線為依托，選擇了葡萄糖異構(gòu)工序SO2添加量、F42果葡糖漿脫色工序活性炭添加量、F42果葡糖漿分離工序果糖含量與F55果葡糖漿蒸發(fā)工序真空度進(jìn)行單因素試驗，最終確定果葡糖漿生產(chǎn)過程中控制5羥甲基糠醛產(chǎn)生的最佳工藝條件，即葡萄糖異構(gòu)工序SO2添加量110PPM、F42果葡糖漿脫色工序活性炭添加量20KG噸絕干糖漿、F42果葡糖漿分離工序果糖含量82％與F55果葡糖漿蒸發(fā)工序真空度0090MPA，通過一個月的連續(xù)生產(chǎn)驗證在此最佳工藝條件下F55果葡糖漿成品中5羥甲基糠醛含量116PPM。

簡介：點(diǎn)擊查看更多小型DCS遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)軟件設(shè)計與實現(xiàn).pdf精彩內(nèi)容。