基于改进的GA-LSSVM的软测量建模方法

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现在线测量的问题,提出了一种改进的最小二乘支持向量机(IGA-LSSVM)的软测量建模方法.该方法采用核独立分量分析(KICA)对高维数据进行特征提取,利用改进的最小二乘支持向量机进行建模.该方法既利用了最小二乘支持向量机求解速度快的特点,又利用了自适应遗传算法强大的全局搜索能力,增强了模型的自适应性.用该方法建立柴油凝点的软测量模型,结果表明,基于IGA-LSSVM方法建立的软测量模型具有较高的预测精度和泛化能力.     

中药提取软测量系统的设计与实现

针对超声波提取中草药活性成分含量检测困难的问题,通过采用可测量的辅助变量建立基于神经网络BP算法的软测量模型来估计不可测量变量的值,并利用单片机进行辅助变量的数据采集和软测量模型计算,实现了用软仪表对超声波中药提取率的在线测量。与目前采用紫外分光仪离线取样进行检测相比,该模型克服了离线测量工作量大、无法直接得到提取率的测量值等缺点,具有测量精度较高（测量相对误差控制在5%以内）、响应速度快和实时性好等特点。     

基于核主元分析和动态递归模糊神经网络的软测量建模

针对软测量建模过程中的误差数据剔除、特征提取,及模型的动态辨识问题,提出基于核主元分析和动态递归模糊神经网络软测量建模方法.首先,利用样本间马氏距离进行样本相似程度分析,去除样本中错误数据以确保数据质量;然后利用核主元分析提取系统的非线性主元,作为动态递归模糊神经网络的输入;最后利用新样本数据训练动态递归模糊神经网络.将该方法应用于赖氨酸发酵过程的产物浓度预测,仿真结果表明该方法具有较高的预测精度,满足现场测量要求.     

一种基于高斯过程的非线性PLS建模方法

提出了一种基于高斯过程(GP)和偏最小二乘法(PLS)的非线性PLS方法(GP-PLS),以更加有效地处理过程非线性、多输入和数据共线性等复杂特性,提高模型的推广能力和精度。该方法首先采用PLS进行特征提取,再用GP建立PLS的内部模型,因而具有GP与PLS的优点。对工业丙烯腈生产过程丙烯腈收率软测量建模的应用表明,采用该方法建立的软测量模型在模型精度、推广能力等方面明显优于一些传统软测量建模方法,满足工业现场应用要求。     

基于PCA和LS-SVM的软测量建模与应用

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现实时在线检测和高维数据处理的问题,提出了将主元分析与最小二乘支持向量机相结合的软测量建模方法,并利用该方法建立了工业阿维菌素发酵过程中的菌丝浓度软测量模型.主元分析方法的引入,有效地提高了最小二乘支持向量机软测量模型的精度和泛化能力.应用结果表明,该方法与基于径向基函数神经网络软测量模型相比具有有效性和优越性.     

湿式球磨机筒体振动信号分析及负荷软测量

针对磨矿过程的磨机负荷(ML)难以有效检测,球磨机常运行在欠负荷状态,造成该过程难以实现优化控制和节能降耗的难题,通过综合分析球磨机筒体振动的产生机理、不同研磨条件下振动信号的功率谱密度(PSD)及ML参数与PSD各频段的相关性,提出了采用料球比、浓度及充填率三个负荷参数对ML进行软测量建模的方法.该方法首先将振动加速度的时域信号通过傅立叶变换至频域,然后采用主元分析法(PCA)对振动频谱数据的低、中、高三个频段分别进行降维和特征谱变量的提取,最后利用最小二乘支持向量机(LSSVM)实现特征谱变量与ML参数间的非线性映射.实验结果表明,该算法能够有效地提取频谱变量的谱特征,并具有较高的估计精度.     

基于混合PLS-SVM方法的双酚A软测量建模

在对复杂生产过程的软测量建模中,为了有效地处理其生产过程的非线性、多输入和数据相关性等复杂特性,提高模型的推广能力和精度,提出了一种兼备偏最小二乘和支持向量机优点的混合偏最小二乘-支持向量机方法.在对双酚A结晶塔工艺分析的基础上,将该方法应用于双酚A结晶塔软测量建模.应用结果表明,该方法在模型精度、推广能力等方面都明显优于一些传统软测量建模方法.     

发酵过程生物量软测量虚拟仪器系统的集成

本文根据发酵过程生物量检测特点,基于虚拟仪器技术提出了一种全新的生物量在线检测系统集成方法,该系统采用PXI（PCI Extensions for Instrumentation）总线硬件平台,结合软测量算法,有效地实现了生物量在线估计。给出了该系统的集成原理和实现方法,及系统的硬件和软件设计。实验研究表明,集成的发酵过程生物量软测量虚拟仪器系统,能够充分利用软测量技术和虚拟仪器技术的各自优势,系统硬件配置灵活,实用性强,并能得到较高的发酵过程生物量在线测量精度。     

基于KPCA和LSSVM的氧化铝粉流量预测

针对氧化铝粉流量需在线精确测量,在线分析仪表成本较高和测量滞后的问题,提出了一种将核主元分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)两种方法相结合的软测量混合建模方法,通过核主元分析(KPCA)提取数据非线性主元,并利用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立氧化铝粉流量预测模型,预测结果表明该模型具有更好的非线性数据处理能力,运算速度快、跟踪性能好以及泛化能力强等优点,能满足氧化铝粉流量的在线测量要求.     

基于宽度学习的浓密机底流浓度软测量

由于浓密脱水过程中浓密机的底流浓度难以在线检测，本文提出了一种基于宽度学习的软测量建模方法，用以解决底流浓度的在线检测问题.该方法精度高，泛化能力强.首先，在浓密机内部安装压力传感器，建立正常工况下的历史数据集;然后，利用宽度学习系统对软测量模型进行训练，从而实现浓密机底流浓度的在线预测;最后，通过仿真实验验证了该方法的有效性.与传统的机器学习方法相比，宽度学习方法具有更高的预测精度.     

大型采油实验系统中实时测控系统的设计

在现代的大型工业实验系统中，由计算机控制的在线实时自动测量与控制系统（ＣＡ－ＭＡＣ简称实时测控系统）是心不可少的关键系统，本文从一个实例出发介绍了在大型采油工艺实验站中实际应用的实时测控系统的设计，给出了详细的系统功能设计原理。该系统采用由二级计算机组成的分布式（ＤＣＳ）控制系统及多屏显示方式，以及全汉化的ＣＶＳ组态软件及ＡＭＸ８６高性能实时多任务操作系统，并介绍了一种单片机（８７９８）控制的井下测量传输系统。     

钢绳芯胶带接头抽动监测装置的研究

研究了恶劣环境下钢绳芯胶带的运行状况。根据电磁感应原理对钢绳芯的运行状况进行在线监测;对强力胶带的钢绳芯采用等空间间隔技术,由计算机进行数据快速采集、处理,实现对胶带钢绳芯的实时无损探伤检测、显示,检测报告打印、故障报警。可预防钢绳芯胶带在运行过程中出现的断带停产事故,是矿井安全生产中重要的预防性保护措施。     

基于RBF神经网络的丙烯腈收率软测量方法

针对丙烯腈生产在线收率的测量问题,通过研究RBF网络的特点,利用其学习时间短且具有良好的逼近性能,及其在建立软测量模型中的较大优越性,采用RBF网络建立丙烯腈收率在线测量的软测量模型,并运用大量实测数据进行训练和仿真.结果表明,该方法可以实现对丙烯腈收率的在线测量,为实现直接质量控制奠定了基础.     

基于CHMM的TE过程在线故障检测

随着工业过程的规模和复杂程度的增加,对于过程安全性和可靠性的要求进一步提高.为了准确及时地检测设备故障,提出了一种基于连续隐马尔可夫模型(CHMM)的在线故障检测方法.采用主元分析(PCA)方法对过程变量数据进行特征提取,利用变长度滑动窗口技术跟踪动态数据,并提出了一个新的实时统计量作为在线故障检测的量化指标,结合实时阈值实现了CHMM的在线故障检测.将该方法应用于田纳西-伊斯曼(TE)化工过程,并与基于PCA和动态主元分析(DPCA)方法的故障检测结果进行比较,能够较准确地检测到故障,验证了该方法的有效性.     

三维场景体系在建筑结构上的应用

介绍如何将在计算机领域的三维场景体系应用到建筑结构的前后处理当中,提出了利用免费控件GLScene进行复杂的三维场景的管理程序的开发方法;建立起一种面向对象的三维模型数据结构,并据此实现了基于OpenGL的实时三维视景体系、该体系实现了三维静态显示、三维动态漫游等功能,并具有对计算机硬件要求较低、建模快速的优点．     

基于滚动时间窗的最小二乘支持向量机回归估计方法及仿真

提出了一种基于滚动时间窗的最小二乘支持向量机(LSSVM)回归估计方法．该方法构造了滚动时间窗，利用滚动时间窗内的数据优化建模．模型随着时间窗的滚动进行在线更新，并对滚动时间窗内的数据分配不同的权值以充分利用数据的信息．将基于滚动时间窗的LSSVM回归估计方法应用于软测量建模．进行轻柴油凝固点的预估．结果表明，该建模方法十分有效．     

飞机结构静强度试验虚拟显示中的CAE图形可视化关键技术

近年来,虚拟显示作为飞机结构静强度虚拟试验中的重要功能之一,在航空结构试验领域获得了广泛应用,促进了虚实融合试验新模式的发展。系统梳理了当前航空虚拟试验中的关键问题,基于自主CAE图形引擎SABRE.visual,从试验数据实时监控处理、三维云图快速绘制、试验应变片快速定位及关联显示及支持多镜头的用户界面设计等4个方面总结了在虚拟显示领域的关键技术探索,形成了一款虚拟显示软件,具备试验应变数据三维云图实时显示和试验应变片快速定位及关联显示功能,并在航空型号试验现场进行了应用,结果表明效果显著。     

基于SOPC与乒乓存储的车载信息终端设计

为满足车载显示设备低成本、 小体积、 高性能以及高可靠性的要求, 提出了一种基于片上可编程系统SOPC(System On a Programmable Chip)和乒乓存储显示技术的车载信息终端设计。以现场可编程门阵列FPGA(Field Programmable Gate Array)作为硬件载体, 构建了基于PowerPC软处理器的液晶显示器LCD(Liquid Crystal Display)控制单元, 并以电子控制单元ECU(Electronic Control Unit)的形式接入到汽车自动控制系统中, 形成具有汽车状态的监测与存储功能的人机交互系统。对系统进行了时序与功能仿真, 并通过了硬件平台的测试。实验数据表明, 该系统可以实时显示行车信息并提供流畅的视觉体验。