多变量统计过程控制在浮选生产过程中的应用

针对浮选过程的被控对象复杂、数学模型不确定以及控制要求高等特点,提出一种用于阳离子浮选过程的多变量统计过程控制药剂流量方法,使系统具备一定的自学习和自组织的能力.仿真研究和现场运行试验表明,提出的控制方法能够满足浮选过程控制的要求.     

多变量统计过程控制在浮选生产过程中的应用

针对浮选过程的被控对象复杂、数学模型不确定以及控制要求高等特点,提出一种用于阳离子浮选过程的多变量统计过程控制药剂流量方法,使系统具备一定的自学习和自组织的能力.仿真研究和现场运行试验表明,提出的控制方法能够满足浮选过程控制的要求.     

多变量统计过程控制在浮选生产过程中的应用

针对浮选过程的被控对象复杂、数学模型不确定以及控制要求高等特点，提出一种用于阳离子浮选过程的多变量统计过程控制药剂流量方法，使系统具备一定的自学习和自组织的能力。仿真研究和现场运行试验表明，提出的控制方法能够满足浮选过程控制的要求。     

智能数据预处理在浮选过程中的应用

针对反浮选过程的被控对象复杂、数学模型不确定以及控制要求高等特点,提出一种基于主元分析和模糊聚类的数据预处理算法.采用模糊C均值聚类算法得到聚类中心,进行线形回归从而对过程变量数据进行了预处理.主元分析法则用来进行辅助变量的选取和输入高维向量的降维简化,针对主元变量采用径向基函数网络建立了系统经济技术指标的预测模型.根据工业实际生产数据进行的模型校验和误差分析表明,能够满足浮选过程控制的精度要求.     

智能数据预处理在浮选过程中的应用

针对反浮选过程的被控对象复杂、数学模型不确定以及控制要求高等特点，提出一种基于主元分析和模糊聚类的数据预处理算法。采用模糊C均值聚类算法得到聚类中心，进行线形回归从而对过程变量数据进行了预处理。主元分析法则用采进行辅助变量的选取和输入高维向量的降维简化．针对主元变量采用径向基函数网络建立了系统经济技术指标的预测模型。根据工业实际生产数据进行的模型校验和误差分析表明，能够满足浮选过程控制的精度要求。     

基于粗糙集-BP神经网络的浮选槽液位预测

针对反浮选过程中浮选槽液位指标难以建立精确的数学模型、常规检测方法不能有效控制问题,提出一种将粗糙集与BP神经网络理论相结合方法[1],建立反浮选液位软测量模型。从浮选过程积累的数据中获取过程知识,通过粗糙集属性约简对训练样本数据进行处理,根据结果确定BP网络的输入、输出、隐层神经元数,从得到的优化设定自动更新浮选槽液位控制回路的设定值,避免了人工控制的不稳定性和不精确性。此方法应用于某浮选厂,满足了液位预测要求的精度,在液位控制、经济指标提高及浮选过程稳定等方面取得了明显的效果。     

基于粗糙集-BP神经网络的浮选槽液位预测

针对反浮选过程中浮选槽液位指标难以建立精确的数学模型、常规检测方法不能有效控制问题,提出一种将粗糙集与BP神经网络理论相结合方法[1],建立反浮选液位软测量模型.从浮选过程积累的数据中获取过程知识,通过粗糙集属性约简对训练样本数据进行处理,根据结果确定BP网络的输入、输出、隐层神经元数,从得到的优化设定自动更新浮选槽液位控制回路的设定值,避免了人工控制的不稳定性和不精确性.此方法应用于某浮选厂,满足了液位预测要求的精度,在液位控制、经济指标提高及浮选过程稳定等方面取得了明显的效果.     

pH过程的极点配置自校正控制

pH过程控制广泛应用于化工、废水处理等领域,但由于其严重的非线性特性一直是工业过程控制的难点。利用非线性模型来描述pH过程,使用非线性极点配置自校正控制器对过程进行控制,实验结果表明该控制方法具有良好控制效果。     

GARCH型相关过程及其质量控制图

化工等连续生产过程，质量指标常常表现出自相关性，违返了常规控制图的独立性假定，一般的修正方法都是基于ARMA模型表示质量过程，本文应用GARCH时间序列模型，建立了GARCH型自相关的质量过程，并提出了GARCH型控制图，为条件异方差的质量自相关过程控制提供了处理工具，可以解决实际工作中因设备，原材料或操作因素等使质量波动幅度变化的过程控制问题。     

量子鱼群算法优化RBF网络的浮选预测模型

传统的浮选过程分析主要依靠人工化验,其采样化验周期较长,难以满足控制要求,使得浮选精矿品位偏低,因此建立浮选精矿品位预测模型是必要的。利用神经网络在非线性复杂系统研究中的优势,在分析浮选过程工艺指标相关影响因素的基础上建立了一种基于量子鱼群算法优化的RBF神经网络预测模型。仿真结果表明,提出的模型能准确地对浮选过程的经济指标进行全局预测,满足优化浮选药剂添加的计算要求。     

一种可在线实现的对象辨识新方法

大多数工业生产装置是一种非线性和慢时变的过程,这类过程在实施基于模型的先进控制时,往往在先进控制投运初期运行状况良好,但随着的时间推移,由于模型的时变性和先进控制模型不能及时更新,结果造成先进控制运行效果越来越差,以至最终无法投运。针对这类问题,本文提出了一种可在线更新对象模型的新方法(MPSEIVI),新方法的仿真结果表明,应用新方法进行对象辨识,效果明显,提高了对象辨识的准确性。该方法的提出为确保先进控制的长期运行提供了一种新思路。     

基于相似工序的船用柴油机机身加工质量控制

为了解决船用柴油机机身孔系镗削工序的质量管控问题,同时考虑到小批量制造模式的特点,本文研究成组技术的理论方法将其运用在判定机身孔系镗削工序的相似性方面,通过应用相对公差法将成组工序的孔系质量特性数据进行标准化处理,对标准化数据进行检验,绘制适合机身生产的质量控制图,实现SPC对柴油机机身的生产过程质量管控,并将提出的方法应用在某型号船用柴油机机身的加工过程,验证了此方法的可行性。     

统计过程控制在软件过程度量中的应用

统计过程控制是一种借助数理统计科学进行过程控制的方法,它利用统计工具对过程进行分析和控制,来保证过程稳定性并且改进过程质量和能力.统计过程控制在工业和商业等领域应用广泛,但在软件行业的应用才刚刚起步.主要讨论统计过程控制在软件过程度量中的应用,及统计过程控制在过程量化管理中的重要作用,最后给出了1个应用实例.     

多变量生物发酵过程的解耦控制

把非线性系统的逆系统方法与神经网络非线性辨识技术相结合 ,提出了一种基于神经网络逆系统的发酵过程多变量解耦控制策略 .当过程模型缺乏足够的先验知识时 ,所提出的解耦控制策略对多变量非线性连续发酵过程取得了良好的控制性能 .仿真结果表明 ,提出的解耦控制方法能够适应过程模型的不确定性和参数的时变性 ,具有较强的鲁棒性 .克服了基于微分几何理论的逆系统解耦控制方案依赖于过程模型和对模型参数变化很敏感的缺点 .     

小波神经网络在过程控制中的应用研究

非线性过程的建模和控制问题尚无通用的模型结构和方法可用于过程控制.结合小波和神经网络方法进行过程控制的通用模型和方法的研究,提出了一种仅用尺度函数逼近的小波神经网络模型,并用它来实现非线性预测控制方案.该模型能用线性最小二乘方法进行拟合,因而具有易于实现和通用的优点.由于简化了在线优化方法,所提出的非线性预测控制方案已在线实现.用该方法进行了两个非线性系统的模型辨识和一个双线性系统的控制仿真,模型的通用性、辨识和控制方法的简单易用和仿真结果表明,所提出的方案对过程工业和非线性、高阶系统有很好的实用性,有着比标准PID控制器好得多的控制效果.     

离散过程风险度量属性研究

针对一致性风险度量有限概率空间和静态框架的限制问题,将一致性风险度量公理扩展到广义概率空间动态框架内.根据广义概率空间及其度量函数性质,在风险度量动态框架下给出风险度量可行集和资本需求的概念,并在此基础上证明广义概率空间下凸性风险度量可行集以及风险度量与资本需求映射关系的相关命题,最后提出离散过程风险度量的弱持续性、强持续性和递归性,构建广义概率空间下动态风险度量公理体系.     

落实全程质量监控 优化实验教学运行

为了培养学生的实践能力和创新能力,采取"三段式关键控制点"实验教学全程质量监控方法,对生物与化学学科群实验教学的运行进行了优化。以实验教学全程监控获得的信息为依据,提出了"十大"主要措施,确保了实验教学有序、高效运行,促进了实验教学质量的稳步提高。     

A template-based approach for automatic mapping between business process and BPEL process

In order to support just-in-time reconfiguration of business process execution language （BPEL） process, a template-based mapping method is proposed to map business level process to BPEL process. The method builds up mapping relationships between the key points of business level process and BPEL process, which helps users to adjust the business level process with simplified operations, and automatically maps the changes to BPEL. In addition, a case of the application of the method in a clothing enterprise was illustrated.     

面向车间制造过程的知识管理运行模式及支撑技术

为了实现知识管理与流程管理的有效整合,提高车间制造过程运行效率,在分析制造过程对知识管理的需求基础上,提出一种面向制造过程的知识管理运行模式,并从制造业务层、知识资源层、知识生产层和企业信息化支持层等4方面对知识管理模式进行详细研究.分析了基于本体的制造过程语义描述、知识表达等支撑技术.最后,结合一个应用案例,验证了该运行模式的可行性和有效性.