双环管聚丙烯反应过程牌号切换优化控制策略

针对双环管聚丙烯反应过程熔融指数不能在线测量和牌号切换过渡时间长等问题,提出了一种新的牌号切换优化控制策略。首先,分别建立了双环管反应器的瞬时和积累熔融指数预报模型,并进一步提出一种模型系数在线更新方法以实现对牌号切换过程中熔融指数变化的准确跟踪。在此基础上,将牌号切换优化控制归结为一个带状态路径约束的非线性动态优化问题,并由全局正交配置法在线滚动求解。采用实际生产数据的切换控制仿真结果表明:质量预报模型能够准确跟踪牌号切换中熔融指数的变化,牌号切换策略在缩短切换过渡时间的同时保证了装置操作平稳性。     

基于增量式拟进化规划算法的TE模式切换最小时间动态优化

以往对聚烯烃牌号切换的优化一般采用序列二次规划和迭代动态规划方法。本文针对不同成分产品之间的切换问题,建立两层控制结构的牌号切换系统:回路控制层和牌号切换层,通过控制变量参数方法转化为带有约束的非线性规划问题。针对该问题控制变量轨迹的特性,提出一种增量式的拟进化规划方法(IEA)。对于最小时间优化问题,采用双层优化策略:内层以某个给定末端时间产生可行解,搜索可行域;根据内层可行域的大小,收缩末端时间。将该方法应用于TE仿真系统,得到TE模型两种不同生产状态之间切换的最小时间和切换过程中操作变量的轨迹,验证了所提方法的有效性。     

基于策略协同优化的聚苯乙烯牌号切换方法

为优化聚合反应过程中牌号切换的过渡过程,以实验室苯乙烯连续聚合反应过程为对象,从质量和经济的角度构造多个优化目标函数,并引入针对质量指标的终点约束策略,提出一种基于策略协同的多目标优化方法来求解此牌号切换优化问题。最后从优化计算得到的Pareto解集中分别选取质量指标和经济指标均较优的方案与传统单目标优化策略进行仿真比较,仿真结果表明,该优化方法可缩短牌号切换过渡时间,减少原材料的消耗,并为企业提供多种切换方案,对实际生产具有指导意义。     

基于动态优化的多模型广义预测控制器设计

针对工业控制过程中广泛存在系统参数突变的问题,将多模型切换的广义预测控制器引至动态优化策略下的分层式控制系统中,设计了基于动态优化的多模型广义预测控制器.该模型预测控制结构以获取最大经济效益为目标,上层结构对经济目标函数进行动态优化,得到使经济利益最大的关键变量设定值;下层结构中MPC层采用多模型广义预测控制器代替传统单模型广义预测控制器追踪上层得到的设定值,即采用多个固定模型和自适应模型并行辨识系统的动态特性,提高系统暂态性能和模型参数跳变时系统的调节能力;底层为PID控制器用于抑制过程中的扰动.通过仿真验证了该方法的可行性和有效性.     

基于并行迭代动态规划的聚合物驱最优控制求解

针对迭代动态规划计算量大,耗费时间长的特点,基于实验室搭建的PC机群,以消息传递库MPICH为编程工具,搭建一个并行计算平台,给出一种主从式的并行迭代动态规划算法,利用该算法对聚合物驱最优控制问题进行求解,并与串行计算结果进行对比.结果表明:在大规模的优化问题中并行迭代动态规划算法与串行算法结果一致,但表现出较高的并行效率和加速比;并行算法求解的效率受到主节点分配任务时是否均衡的影响.     

基于实数编码遗传算法的发酵过程优化控制

针对谷氨酸发酵过程的复杂性,利用人工神经元网络建立了谷氨酸发酵过程的动态数学模型,并利用实数制编码的遗传算法,采用过程整体优化的思路,以发酵过程中糖转化为谷氨酸的转化率为优化目标对发酵过程的多个操作变量同时进行优化,得到各个操作变量的最优控制轨迹.考虑到发酵过程中流加操作的重要性,将流加操作开始和结束的时间作为控制变量进行了优化.与产酸率为优化目标的仿真结果比较表明,该方法使发酵过程转化率有很大提高,且产酸率也接近于后者的最优产酸率.     

芳烃二甲苯异构化反应过程动态模拟

动态模型是化工过程进行控制系统设计和动态优化的基础。本文基于二甲苯异构化反应机理,基于Aspen过程模拟软件平台实现了二甲苯异构化单元的稳态和动态模拟,重点分析了异构化反应过程关键运行指标乙苯转化率、二甲苯异构化率以及芳烃损失在其关键操作变量——反应温度、反应压力以及反应器进料流量等变化情况下的动态响应。模拟结果表明:所建立的动态模型与稳态模型具有较好的一致性;在反应温度、反应压力以及进料流量阶跃变化时,异构化反应过程中的乙苯转化率、对二甲苯异构化率和芳烃损失变化情况符合实际情况;建立的控制方案可满足生产操作过程在不同稳态操作工况之间的切换。仿真结果验证了本文所述方法的有效性,为进一步的动态优化工作提供了可靠模型基础。     

多小区全双工分布式天线系统的能效资源分配

针对多小区全双工分布式天线系统(DAS),提出了高能效的资源优化分配策略。所提策略在保证用户服务质量(QoS)需求的前提下,通过联合优化上下行波束赋形因子、用户发射功率和远端天线单元(RAU)选择来最大化系统能效。首先,把优化问题重新规划为一个秩约束的半正定规划问题,通过分式规划将目标函数由分式形式转化为减法形式,引入惩罚函数来处理整数变量,采用半正定松弛,提出了一种需要解决内部优化问题的迭代资源分配算法;然后,利用层次分解和连续凸逼近,将内部非凸问题转化为一系列凸优化问题循环迭代求解。仿真结果表明,文中提出的算法可以很快收敛,并且和其他基准算法相比可以极大地提升能效。     

MTBE装置反应器无扰动切换控制方案研究

MTBE生产装置醚化反应过程由于催化剂活性逐渐降低,催化剂更换频率高,因此醚化反应器一般设置备用反应器,用于催化剂的更换.在进行反应器切换时,为实现反应器的无扰动切换,本文对MTBE装置反应器切换过程中操作参数以及产品质量的变化进行了分析,并给出了反应器无扰动切换的控制方案.     

满意度动态加权法在自卸车车架拓扑优化中的应用

为了使自卸车车架在满足使用性能的条件下达到轻量化的要求,将拓扑优化方法引入车架的结构设计过程中。以车架多工况权重刚度最大化为优化目标,以设计区域的体积分数为约束,以设计区域的材料密度为设计变量, 建立了自卸车车架结构多刚度拓扑优化模型;在采用动态加权方法将多刚度这一多目标优化问题转化为单一目标优化的过程中,基于决策论中满意度理论提出了多工况权重比的计算方法。该方法使权重比的设定随每个单目标函数在每次迭代后的变化而自动调整,可避免传统方法中由于设计者主观因素造成的权重比偏差。仿真分析表明,车架性能满足工作要求,验证了车架设计的合理性。     

可重构制造系统的车间作业调度策略

提出了一种实用的分层调度策略 ,通过对制造系统组织的重构 ,以最小作业生产延迟和最大系统设备利用率为目标产生可行的次优调度方案 .该策略分 3个阶段 :首先 ,采用增广拉格朗日松弛法获得复杂可重构制造系统的车间作业预调度方案 ,该方法能将复杂作业调度问题分解成多个任务层的子问题 ,通过求解子问题获得任务的作业时间和对应工序加工的生产设备类型 ;然后 ,对制造系统进行组织重构以形成多个虚拟制造单元 ,旨在使制造单元内的生产设备间物流传送 (由自动导航小车承担 )费用最小 ;最后 ,通过离散动态规划形成虚拟制造单元的生产作业调度次优可行方案 .通过数值仿真分析 ,该策略能针对快速变化的产品需求 ,有效地重构生产制造系统 ,产生次优的调度方案 .     

缓存辅助移动边缘计算的任务卸载与资源分配联合优化策略

为了减少资源受限的移动边缘计算场景下任务卸载和资源分配过程中的能量消耗,提出缓存辅助的动态卸载决策和计算、通信、缓存多维资源分配的联合优化策略。该策略根据任务流行度制定缓存服务,通过控制用户设备的发射功率优化通信资源分配,并结合计算卸载合理利用服务器的计算资源。提出最小化时延和能耗的均衡优化目标,设计基于深度强化学习的优化求解算法。最后,通过仿真实验验证所提策略的有效性,结果表明该策略在计算资源和缓存容量约束条件下能展现较优性能。     

英语学习策略发展研究的回顾与展望

英语学习策略的发展是动态的过程.策略在一生中不是固定的,通过自然发展和训练而改变.本文从英语策略的自然发展和训练获得两条线索对英语策略的发展进行了一个全面梳理与总结.英语策略在自然发展上存在关键期,认知策略在学习初期,对学习作用十分明显.但随着年级提高,认知策略在学习中的作用越来越让位于其它策略.元认知策略、社会支持策略和情感策略随着年级的升高,作用越来越明显.英语策略的训练对学生成绩提高有效果,尤其对于中下水平学生效果更明显.但在策略训练中,要特别防止学生策略"利用性缺陷"的产生.     

Hybrid Dynamic Modeling and Control of Molten Carbonate Fuel Cell Stack Shutdown

A hybrid automaton modeling approach that incorporates state space partitioning, phase dynamic modeling and control law synthesis by control strategy is utilized to develop a hybrid automaton model of molten carbonate fuel cell （MCFC） stack shutdown. The shutdown operation is divided into several phases and their boundaries are decided according to a control strategy, which is a set of specifications about the dynamics of MCFC stack during shutdown. According to the control strategy, the specification of increasing stack temperature is satisfied in a phase that can be modeled accurately. The model for phase that has complex dynamic is approximated. The duration of this kind of phase is decreased to minimize the error caused by model approximation.     

TFT-LCD制造cell阶段多目标绿色调度问题研究

针对薄膜晶体管液晶显示器(TFT-LCD)制造cell阶段的多目标绿色调度问题,构建了最小化最大完工时间、总能耗和总生产成本为目标的优化模型。采用基于机器和工序的两段式编码,使用在步长因子前加入动态系数的改进布谷鸟搜索算法,结合双元锦标赛和动态淘汰制,根据聚集距离法筛选Pareto最优解来获得Pareto最优解集,对TFT-LCD制造cell阶段多目标绿色调度问题进行求解。结果表明,改进布谷鸟搜索算法优于标准布谷鸟搜索算法和带精英策略的快速非支配排序遗传算法,可以提高TFT-LCD制造cell阶段多目标绿色调度问题的求解效率和质量。     

厌氧发酵反应器的启动运行及活性污泥的优势菌群分析

为探讨连续流搅拌槽式厌氧发酵反应器(CSTR)的启动运行效能和活性污泥的优势菌群组成,考察了CSTR处理高浓度糖蜜废水启动运行期的进出水化学需氧量(COD)和p H值变化规律,并采用Illumina Mi Seq平台高通量测序技术对比分析了启动运行不同阶段的优势菌群组成.研究结果表明:厌氧发酵反应器经过启动阶段的运行,较好地完成了厌氧活性污泥的驯化.在启动运行后期,反应器出水pH值稳定在4. 7～4. 9之间,液相发酵产物总量为1298 mg·L~(-1),其中乙酸和丁酸质量占发酵产物总质量的73. 1%,形成丁酸型发酵的主要发酵产物;活性污泥沉降30 min后,沉降污泥的体积分数为37%,驯化后活性污泥具有良好的沉降性能.活性污泥优势菌群分析表明:反应器启动运行后期,活性污泥形成以产乙醇杆菌属(Ethanoligenes)、巨型球菌属(Megasphaera)和Ⅳ型梭菌(Clostridium IV)为主的优势菌群.     

基于动态递归神经网络的动态矩阵控制

给出了利用动态递归神经网络 (DRNN)重构一个非线性动态过程的方法 ,对权值调整算法进行了推导。采用的动态递归神经网络具有非线性系统状态观测器的结构特征 ,容易实现并进行稳定性分析。利用训练好的网络作为预估模型 ,设计了基于DRNN的动态矩阵控制算法。仿真结果表明了权值调整算法和控制策略的有效性     

基于非线性PID的连续搅拌反应釜控制方法

连续搅拌反应釜(continuously stirred tank reactor,CSTR)普遍存在高度的非线性、不稳定性和参数不确定性.线性比例-积分-微分(proportion integration differentiation,PID)控制算法难以满足CSTR系统的控制要求.为了提高CSTR系统的控制品质,采用非线性函数对线性PID控制器的比例、积分、微分系数进行非线性构造,得到非线性PID(nonlinear PID,NPID)控制算法,并将NPID算法运用于CSTR系统的出料温度控制.仿真结果表明,NPID控制算法的控制效果更好,CSTR的出料温度和出料浓度响应曲线更加平滑,过渡过程时间更短,系统抗干扰能力和鲁棒性更强.可见,所提算法是合理和有效的.     

移动云计算嵌套式两阶段博弈计算卸载算法

移动云计算中,移动设备需要决定哪些应用部分卸载至云端处理,即计算卸载决策问题。针对这一问题,提出了一种嵌套式两阶段博弈算法。第一阶段中,移动设备决策其服务请求至云端处理的部分;第二阶段中,云端系统根据所有移动设备的服务请求到达率决策服务请求处理的资源分配。移动设备的目标是最小化功耗和服务请求响应时间,而云端系统的目标是最大化收益。基于向后归纳原则,利用凸优化方法求解了嵌套式两阶段博弈过程中移动设备和云端系统的最优策略,并证明算法可以产生唯一Nash均衡解。实验结果表明,比较基准算法,嵌套式两阶段博弈算法可以使移动设备同步降低平均功耗和平均服务请求响应时间分别约21. 8%和31. 9%。