基于改进即时学习算法的动液面软测量建模

油田动液面参数软测量预测应用中,软测量模型随生产的进行会逐步退化,导致预测结果偏差较大,无法在油田生产过程中加以使用.对此,提出采用基于子空间相似度的即时学习策略来对动液面预测模型进行自适应动态更新.通过对生产阶段数据进行子空间的相似度计算,提高建模样本选取的准确性.设计两个记忆参数改变以往即时学习策略模型的更新方法,在减少计算量的同时提高动液面的预测精度.与以往即时学习算法进行实验对比,结果表明,改进算法对油田动液面测量精度高,适应性强,符合油田生产标准,可以应用于油田实际生产.     

基于模型迁移方法的回转窑煅烧带温度软测量

回转窑的煅烧带温度是其控制过程中一个非常重要的参数,但煅烧带温度难以直接获取并且缺少大量的实测数据进行软测量.为了在数据较少的情况下获得准确的软测量模型,并考虑到窑头温度与煅烧温度的相似性,引入了基于过程相似性进行模型迁移的方法(PMBPS),首先采用混沌混合学习算法训练T-S模糊神经网络,对具有大量准确测量值的窑头温...     

基于黑洞算法的LSSVM的参数优化

采用黑洞(BH)算法对最小二乘支持向量机(LSSVM)的惩罚系数C及径向基核函数参数σ进行搜索优化,提高LSSVM的预测性能.黑洞算法模拟自然界黑洞,吸引一定范围内的星体向其运行并吸收它们;算法在运行过程中,始终保持黑洞为最优解,通过星体的运行搜索整个空间.通过基于黑洞算法的LSSVM和基于粒子群(PSO)算法的LSSVM实现对二维函数的预测,并对二者进行了仿真研究.仿真结果证实,黑洞算法可以更好地实现LSSVM参数的优化搜索,且基于黑洞算法的LSSVM方法具有更高的预测精度.     

执行器饱和的随机Markov切换系统的观测器设计

利用直接法对转移概率是部分未知的,并且具有执行器饱和现象的随机Markov切换系统进行稳定性分析.通过引入自由连接权矩阵降低系统的保守性.首先,针对此类随机Markov切换系统,充分考虑转移概率中元素之间的特性,通过构建参数依赖型Lyapunov函数,并设计观测器确保闭环饱和系统的随机稳定性.然后,在线性矩阵不等式的框架下,得到均方意义下的最大不变吸引域,并将其归结为求解一组线性矩阵不等式的可行性问题.最后,数值仿真算例验证本方法的有效性.     

隐式PID自校正控制器及其应用

针对某化工厂间歇化学反应器模型难以建立与控制的问题，本文提出一种隐式ＰＩＤ自校正控制算法。该算法克服了常规ＰＩＤ算法参数整定难且整定周期长的问题，可实现在线实时辨识被控对象的参数，并具备ＰＩＤ控制器参数的自校正功能，经计算机仿真研究表明该算法具有较强的鲁棒性，是一种较有应用价值的算法。     

钢铁企业CIMS环境下的供应系统的研究与开发

运用流程工业CIMS的企业资源计划(ERP)/生产执行系统(MES)/过程控制系统(PCS)三层结构对邯钢CIMS进行了总体设计,在此基础上,结合邯钢的管理经验,提出供应系统的设计目标和主要任务以及采取的技术路线·介绍了系统的功能模块设计、与相关系统的集成设计、数据库设计和网络结构设计·开发了邯钢CIMS中的供应子系统,经过现场调试,现已在邯钢成功实施·该系统以其信息完整、功能齐全、操作简便、使用灵活、人机界面友好等特点赢得了用户的满意和认可·     

基于神经网络的钢包精炼终点预报

通过改进的BP神经网络,结合炼钢工艺的特点,建立炼钢精炼炉终点模型,对精炼炉终点进行预报,其基本思想是:在对以往的现场数据进行分析和了解及已有的人工神经元网络模型的基础上,结合炼钢的实际工艺特点,确定模型的参数,从而确定预报模型,再根据确定的模型对现场的其他数据进行预报.仿真结果可以表明,应用通过改进的BP神经网络进行炼钢精炼炉终点预报得到了很好的效果.     

基于Lyapunov-Elman的网络控制系统时延预测方法

网络控制系统中的时延是影响系统性能的重要参数,针对基于Internet的网络控制系统中时延预测问题,提出一种最大Lyapunov指数与Elman神经网络结合的预测方法.首先对时延序列进行相空间重构,得到嵌入维数与延迟变量,然后通过最大Lyapunov指数方法与Elman神经网络对时延分别进行一步预测,将两种预测方法的预测结果通过不同的权值系数进行叠加得到最终的时延预测值.最后针对权值系数的寻优问题,提出一种改进的自由搜索算法,其收敛精度与速度都优于标准的自由搜索算法.仿真实验表明,相对于其它预测方法,本文的基于Lyapunov-Elman的时延预测方法具有较高的预测精度与较小的预测误差.     

基于LPV模型GRNN输气管道音波定位算法

针对输气管道泄漏检测及定位问题以及管道内气体可压缩、检测难等特点,建立了输气管道线性变参数(LPV)模型,并设计了广义回归神经网络(GRNN),以理论时间差为模型输入,以对应的管道各点位置为期望输出.采用音波法对输气管道进行泄漏故障诊断与定位.结合具体实例并采用现场数据进行仿真研究,结果表明:采用基于LPV模型的GRNN输气管道泄漏故障音波定位算法是一种有效的方法,可使预测值准确地跟踪真实值,实验结果为输气管道泄漏故障检测与定位的工业应用提供了可靠的依据.     

基于PSO优化LS-SVM的GPRS工业控制网络时延预测

针对GPRS工业控制网络,采用Socket通信方式搭建了测试平台,在此平台上使用TCP和UDP两种协议对GPRS网络实际时延进行了测试和分析,给出了现场应用中的指导意见.基于时间序列分析,采用粒子群优化的最小二乘支持向量机的方法对GPRS工业控制网络时延进行了预测.仿真结果表明,该方法能较好地预测GPRS网络的时延,为之后的网络预测控制提供了良好的基础.