基于残差卷积自注意力神经网络的铝电解过热度识别方法

过热度是反映铝电解槽当前生产效率的重要指标,由于过热度难以在线实时测量,本文提出一种基于残差卷积自注意力神经网络的过热度识别方法.针对铝电解生产过程数据为时间序列数据且具有多源异构特性,设计异构数据的同构表示方法.在此基础上建立残差卷积自注意力神经网络模型以提取同构时间序列数据的全局与局部特征.针对过热度数据标签少且类别分布不均匀问题,采用基于自动编码器的无监督预训练方法与加权交叉熵损失函数以提高过热度识别任务的性能.在基准数据集上进行仿真对比实验以验证本文所提方法的有效性,然后在只包含少量不平衡标签的铝电解过热度数据集上进行实验验证,结果表明本文构建的过热度识别模型相较与其他现有模型不仅提高了过热度识别准确率,而且在训练样本较少时保证了模型的泛化能力.     

基于进化规划算法的原料库存优化系统

库存控制是现代企业特别是连续生产企业物流管理的一项重要内容.针对某有色冶金企业原料库存的实际情况,建立了一个以资金损耗最小为直接性能指标的原料库存优化模型,并利用一种进化规划的算法对该模型进行优化.仿真及实际运行结果表明进化规划的搜索过程比较平稳,同时还能加快遗传进化的速度,得到了令人满意的全局最优解.     

基于主元导数特征聚类的加氢裂化动态调整区间识别

加氢裂化过程流程长,操作变量多且耦合严重,加工方案多变,数据存在大量噪声。为能准确地从数据中提取动态调整操作序列,提出了一种基于主元导数特征聚类的加氢裂化动态调整区间识别方法。采用主元分析方法提取加氢裂化关键操作参数的主元,再基于带滑动窗口的多项式拟合方法拟合主元数据,提取拟合数据的一阶导数作为聚类特征,设计基于密度峰值确定聚类初始点的K-means算法,进行聚类分析,从而识别出加氢裂化动态调整区间。中国某石化企业实际生产数据验证结果表明:该方法可避免单个或几个变量误差的影响,能有效识别动态调整区间,且不依赖先验知识。     

过程控制中的智能集成建模方法

针对复杂工业过程中广泛存在的对象难于辨识的问题,本文讨论了过程控制中的一类集成建模方法.通过研究铅锌冶炼过程的两个对象,分别建立了预测烧结块成分的集成模型和鼓风炉透气性模型.然后阐述了以神经网络为基础,结合其它方法的智能集成建模策略,这种方法由于充分利用了对象的各类信息,能够有效解决复杂对象的建模问题.     

基于遗传规划的复杂过程优化控制策略

根据工业过程优化控制的多目标特性和连续生产平稳性的要求,提出了一种基于遗传规划的优化控制策略.该策略将复杂过程的优化控制看作一个多步的状态转移过程,在生产过程单目标参数辨识模型基础上,通过多步综合评判算法实现了过程多目标的综合评判,在最终的评价函数中引入了对过程状态波动性的惩罚项.遗传规划个体采用由若干时序关系运算符连接形成的链式结构,简化了进化求解过程,有利于指令在控制器上实现.进化得到的最优解是一个多步的过程控制方案,一方面通过调节控制参数使过程状态趋于最优;另一方面又保证参数变化不会过于剧烈,保证连续生产过程平稳.运用该优化控制策略在密闭鼓风炉熔炼过程进行模拟优化和实际应用,结果表明该方法能够实现熔炼过程工况的优化,有利于保持连续生产过程的稳定性.     

基于障碍物可达区域预测的机器人实时避障算法

针对复杂环境下的机器人路径规划与自主避障问题,提出了基于动态障碍物可达区域预测的实时避障算法.对静态障碍物进行描述和建模,建立动态障碍物状态更新预测方程,实现对动态障碍物质心可达区域的预测.分别面向动态、静态障碍物提出基于可达区域预测的多步椭圆包络势场和基于新型Sigmoid函数的势场,修正目标的对数Lyapunov引力场,给出多类型障碍物空间下的机器人实时避障算法.数值仿真和实验结果表明,与传统方法相比实时避障算法可使机器人避障过程中的路径长度更短、安全性更高及最大行驶角变化幅值更小.     

基于小波域维纳滤波器的信号稀疏表示

经典小波分解对信号稀疏化效果不佳,为此设计了基于小波域经验维纳滤波器的稀疏表示算法. 该算法可自适应地衰减每个小波系数,增大系数的稀疏度及可压缩性,从而提高压缩感知算法对信号的恢复质量. 仿真结果表明,与传统的基于小波变换的信号稀疏表示及恢复算法相比,该算法较大地提升了对信号及图像的恢复质量.     

基于综合建模方法的铅锌烧结块成分预测

针对铅锌烧结过程异常复杂的实际情况,提出了一种既可保证预测精度又满足配料计算对数据完备性要求的铅锌烧结块成分预测智能集成模型.该模型综合了机理与多种智能建模方法的优点,对于正常生产情况(即数据完备区),通过模糊分类/组合以及神经网络NN分段描述方法建立了成分预测的监督式分布神经网络模型;对于异常或不常用工况(即数据不完备区),通过专家经验规则修正部分假定或统计参数方式建立经验机理模型;采用串、并联形式将2种模型有机结合,并通过专家推理进行集成协调与更新修正,形成智能集成模型,实现成分可靠、准确的在线预测.在实际生产中运用该模型,烧结块铅、锌成分预测的相对误差分别为1.51%和0.41%.     

320kA预焙铝电解槽电磁场分布计算与优化

利用ANSYS电磁场有限元法,建立了320 kA预焙铝电解槽三维电磁场有限元模型,计算了铝电解槽内的电场分布及磁场分布,计算结果与实测结果相吻合,验证了该模型的正确性.在此基础上提出了一种新型电解槽结构,并应用参数化设计语言(APDL)建立该结构的电磁场计算模型,以磁场为目标对该结构进行了整体优化.最终优化后电磁场分布表明:该结构铝电解槽能减小铝液层水平电流,磁场分布对称性好,有利于改善槽内铝液的流动状态,具备较大的节能潜力.