氧化铝配料过程中返料成分的实时预测与仿真

针对氧化铝配料过程中返回物料成分波动大且难以在线检测的问题,首先,利用滞后的离线分析获得的多变量时间序列,直接构造包含充分预测信息的初始相空间;然后,构建时间序列决策表,并采用一种IGA算法对冗余嵌入和冗余变量进行Rs约简,获取广义重构相空间;最后,根据广义重构结果构造输入样本集,建立LS_SVM实时预测模型.仿真结果表明,提出的模型具有较好的泛化能力,能获得较理想的返料成分含量预测精度(6种氧化物的相对均方根误差均小于13%),具有一定的应用价值.     

基于时滞的网络控制系统鲁棒H_∞滤波

针对图像序列目标匹配跟踪中出现模板漂移导致目标丢失的问题,提出一种基于距离加权平均绝对差的模板漂移抑制算法。对传统的最小绝对差准则进行改进,利用模板边缘到中心的距离作为参数对实时图与基准图的绝对差结果进行加权,增大失配位置漂移误差,使得真实位置的绝对差最小以防止模板更新过程中产生漂移。研究结果表明:该算法可以在跟踪中有效抑制模板漂移,实现对形变目标的长时间稳定跟踪,实时性好,便于在实时系统中实现。     

纺织生产在线测试分析的集成模型及误差分析

针对纺织生产非电量检测与转换中,采用回归分析模型进行电测值与非电量值转换时存在较大误差的情况,给出了建立基于回归模型和灰色残差模型集成的思路.通过对实例建模过程的分析,发现集成模型的拟合精度远远高于单纯的回归分析模型.集成模型的拟合误差呈现递减的变化趋势,这符合灰色系统理论的"新息优先"和"新陈代谢"原理.由于利用集成模型可以替代人工测试分析和计算,将其应用于纺织生产过程控制,可以通过实时检测转换实现纺织生产自动化的目标.     

一种基于灰色模型和机理模型集成的质量预测模型及其应用

针对长流程工业过程中产品质量难以实时检测且不易实现优化控制的难题,通过对生产数据特性和质量预测要求的分析,提出了一种基于GM(1,1)灰色模型和机理模型集成的质量预测模型.首先根据过程机理知识建立了粗糙质量预测模型;然后运用灰色预测中的残差辨识理论,用机理预测模型的残差时间序列建立残差GM(1,1)模型,其预测结果补偿机理模型的预测值.验证结果表明,该质量预测模型能获得较理想的质量预测精度,其应用可使产品质量得到显著的提高.     

考虑多性能指标的配料优化模型及求解算法

为有效实现有色冶金配料过程的优化计算,提出一种综合考虑产品质量、成本、库存等多个性能指标的配料优化模型及满意求解算法。首先,考虑原料库存对配料过程的影响,将库存成本作为目标函数,库存量作为约束引入配料优化模型;然后,针对模型具有多个质量边界约束的特点,利用配料过程中质量约束边界的可调整性,引入满意优化理论中的"软约束"调整约束边界,以改善该优化问题求解的可行性;最后,采用以单变量编码的交叉变异来确定整体决策向量的小生境遗传算法进行寻优,并将提出的模型和算法应用于铜闪速熔炼配料过程中。研究结果表明:所提出的优化模型及求解算法克服了多维变量编码可能导致搜索空间剧增的缺陷,有效地提高了遗传算法的全局搜索能力和收敛速度;优化结果既能满足熔炼工艺要求,也能有效降低杂质含量和生产成本。     

利用OPC实现VC应用程序与RSView32的数据交换

利用OPC(OLE for Proess Control)技术,实现了VC应用程序和工控组态软件RSView32之间的数据交换.详细介绍了RSView32作为OPC服务器的设置方法和VC作为OPC客户的实现代码,该代码通过现场调试已成功运行于某铝厂的配料过程中.