基于PLS模型的自适应间歇过程质量预测

间歇生产过程中,很多质量指标不能在线测量,导致过程很难控制。该文应用部分最小二乘(PLS)方法建立软测量模型,通过批次初期在线测量的过程变量对最后的产品质量进行预测。同时,利用过程中得到的中间质量测量值对最后的预测结果进行修正。为了解决过程参数随时间变化的问题,在每个批次结束后利用新数据对原模型进行更新。将该法用于异丁烯酸甲酯(MMA)聚合反应过程,仿真结果显示,该法能够克服过程参数变化的影响,有效地预测最后的产品质量。     

工业共沸精馏塔软测量建模方法的研究与应用

针对某一工业共沸精馏塔成分估计问题，利用基于支持向量机技术的软测量建模方法，建立了恰当的工业软测量模型。利用滑动时间窗技术实时更新建模数据集，并根据预估精度决策在线优化和模型更新，提高工业软测量模型的在线估计精度。研究结果表明，基于滑动时间窗的LS—SVM软测量建模方法，是一种有效的软测量建模方法。     

基于多准则和高斯过程回归的动态软测量建模方法

为了解决静态软测量建模预测精度低和鲁棒性差等问题,提出了一种基于多准则和高斯过程回归的动态软测量建模方法.该方法综合考虑多种模型定阶准则,提出了高斯过程回归动态软测量模型定阶策略,为模型阶数确定提供了依据,并将所提动态软测量模型应用于红霉素发酵过程中生物量浓度的估计.研究结果表明,基于高斯过程回归的动态软测量建模方法可以实现对生物量浓度的高精度预测,且预测结果具有较小的置信度区间.     

基于回归神经网络的非线性动态数据校核及其应用

研究了简化型内回归神经网络基于自适应梯度下降法的训练算法，并提出了一种基于简化型内回归神经网络的非线性动态数据校核新方法，结果表明所提出的方法能够有效地对非线性动态过程进行数据校核，并具有良好性能，与传统的动态数据校核方法相比，所提出方法具有不需要掌握过程本身的精确模型，避免了过程模型误差可能带来的估计误差，不需事先知道测量噪声和过程噪声的统计特性等特点。     

基于Kalman滤波的供水管网水力模型用水量动态估计

节点用水量的动态估计是供水管网水力模型动态更新的主要工作，以扩展Kalman滤波(EKF)为代表的数据同化方法已被应用于管网水力模型参数动态校核和估计中，但现有研究未考虑用户节点24 h用水模式对节点用水量估计的影响。该文研究了节点用水模式先验信息对EKF方法节点用水量动态估计结果的影响。根据用户24 h的用水模式和t时刻用水量估计值预测t+1时刻节点用水量，并采用t+1时刻管网测量数据校正t+1时刻节点用水量预测值。案例管网的应用结果表明：与现有研究中应用的EKF方法相比，考虑用水模式的扩展Kalman滤波(IEKF)方法对应的用水量估计平均绝对百分比误差降低了15.93%,节点用水量时变曲线的Nash-Sutcliffe效率(NSE)系数值提高了0.40,且2种方法的计算时间相近；与推断测量Kalman滤波(IMKF)相比，IEKF方法对应的用水量估计平均绝对百分比误差降低了12.20%,节点用水量时变曲线的NSE系数值提高了0.35,计算时间缩短了99.8%。在节点用水量估计问题中，考虑用水模式可以显著提高EKF方法的计算精度。     

基于KPCA-LSSVM的丁苯橡胶聚合转化率软测量

针对丁苯橡胶聚合转化率需在线实时预测,考虑实际工况的复杂性,首先采用具有较强非线性特征提取能力的核主元分析(KPCA)对数据进行前期处理,然后将其结果作为具有学习速度快、泛化能力强的最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入,并以交叉验证法对LSSVM参数寻优,从而获得丁苯橡胶聚合转化率软测量模型.经采用工业现场数据仿真研究,聚合转化率预测绝对误差大于1.5的比例小于样本总数的10%,说明该模型预测精度能满足生产要求.     

基于对角递归神经网络的粘度软测量模型

采用对角动态递归神经网络,基于生产过程的可测参数,构造聚酯(PET)的粘度软测量模型,实现PET粘度的在线估计。实验表明了方法的有效性和可行性。     

基于UKF软测量技术的汽车行驶状态估计

为了有效解决电动汽车在行驶过程中的车速、质心侧偏角和横摆角速度等参数低成本测量的问题,采用无迹Kalman搭建了软测量算法,该算法充分考虑电动汽车动态行驶状况下的非线性的影响因素,同时采用非线性的HSRI动态轮胎模型对轮胎侧向力进行精确估计。通过与CarSim动力学仿真软件进行联合仿真,对比分析验证所建立的软测量算法能够准确、实时的估计出电动汽车的运动参数。     

基于无迹卡尔曼滤波软测量技术的汽车行驶状态估计

为了有效解决电动汽车在行驶过程中的车速、质心侧偏角和横摆角速度等参数低成本测量的问题,采用无迹卡尔曼搭建了软测量算法;该算法充分考虑电动汽车动态行驶状况下非线性的影响因素,同时采用非线性的高速公路研究所动态轮胎模型对轮胎侧向力进行精确估计。通过与Car Sim动力学仿真软件进行联合仿真,对比分析验证所建立的软测量算法能够准确、实时地估计出电动汽车的运动参数。     

基于聚类非参数检验的动态停车需求分布特征

为了探索动态停车需求的分布特征,提出聚类非参数检验分析方法.该方法按照个体-组-类的顺序对多时段随机变量进行聚合,在各聚合阶段运用相应的非参数检验方法校核结果,在确保拟合精度的同时,采用相应的模型描述动态随机变量的分布特征.结合该方法的运用,从问题确定、数据调查、数据处理与分析以及分布特征的归纳总结等环节详细阐述了动态...     

基于LabVIEW的作动筒位置信号采集

针对作动筒位置的传统检测方法所存在的缺点,基于虚拟仪器开发软件LabVIEW,实现了作动筒位置信号采集系统的设计,系统包括硬件和软件两部分:硬件部分由位移传感器、信号调理模块、数据采集卡和工控机组成;软件部分主要包括数据采集、数据处理与存储以及上位监控界面。该系统投运结果表明,系统运行可靠,稳定地实现实时采集,达到了规定的设计目标和其它要求。     

管道可视化检测系统的研究与实现

文章设计了基于Windows操作系统的可视化检测系统,采取数据库连接方式,把所有的检测信息存入数据库中,使查询简单而又高效;由于检测监控模块是整个检测系统软件的核心与基础部分,因而重点介绍了实时检测程序主要设计流程;结果证明,检测系统实现了对钢管的自动化、智能化及可视化检测,在实际生产领域中得到了广泛应用。     

基于ANFIS高精度光照度计的仿真研究

为提高光照度计的检测精度,针对光照度检测系统,应用Takagi-Sugeno模型的自适应神经模糊推理方法(ANFIS)到光照度检测系统,对光照度检测电路进行了误差补偿,并给出了硅光电池高精度光照度计的软件仿真。最后利用光照度检测实验平台实测数据作为样本数据,在MATLAB软件下的仿真结果表明：自适应神经模糊推理方法通过自学习,可以调整模糊规则和隶属函数参数,提高了光照度计的检测精度。     

微机测控系统的数据处理

分析了微机测控系统数据处理对测控系统及产品性能的影响     

用LabVIEW和数据采集卡实现信号检测

介绍了虚拟仪器在铁路信号检测中的应用 .具体内容包括检测系统的功能、硬件组成和软件结构 .文中同时介绍了LabVIEW和数据采集卡 .     

一种检测与分析心电波形的算法

介绍了心电图波形自动识别的软件设计,着重讨论了用特征识别法对心电图波形进行检测,并提出了自学习算法,最后给出了１０种常见的心律失常的判别准则．所有软件均用８０９８汇编语言编制完成．实验表明,本软件对提高ＱＲＳ波检测率及一些基本心律失常的诊断具有良好的效果,适用于心电自动监护系统．     

桩基动力检测和监测软件系统

经十余年桩基动力检测研究并吸收国内外检测软件的优点，设计了新一代桩基检测和监测软件系统，使桩基完整性分析定量化和承载力计算自动化     

深基坑参数融合数据模型与数据结构

基于深基坑开挖过程中,不同实体的几何参数、物理参数和力学参数之间的关联性,提出深基坑参数融合数据模型,实现将深基坑的几何模型和力学模型统一在一个框架之下.根据面向对象的编程思想,采用C++语言对各基坑实体进行描述,为模型设计一个能够体现各基坑实体类之间层次关系的数据结构,并开发了深基坑三维建模与风险预警软件.将开发的软件应用于上海市汉中路地铁车站深基坑项目,结果表明,该数据模型很好地实现了不同基坑实体之间的关联,可以有效地预测深基坑施工过程中的潜在风险.     

智能风速表的研究

本文介绍以80C31单片机为核心的智能风速表系统。针对风速的检测、自动计时、显示、数据处理,具体介绍了风速表的硬件组成原理、风速检测处理方法及软件设计。     

谷物干燥机的温度巡检单元

介绍了谷物烘干机温度巡检单元的系统工作过程、性能、硬件构成、工作原理及系统软件。该文通过对谷物干燥机内谷物温度信号的巡回检测，根据系统硬件及现场实际需要，并根据温度量与粮电机转速之间的关系所建立的数学模型利用8032丰富的口资源，从而实现了谷物干燥过程的温度测量、通信、数据的转换及数据显示等。