基于小波变换的工况区域识别

针对生产过程的特点 ,对过程工况区域识别问题进行了描述 ,在分析小波变换的基础上 ,研究了利用小波变换的多尺度分析特性 ,提取生产过程检测信号的多尺度定性变化特征 ,并分析和证明了提取的工况区域特征具有描述工况区域的稳定性和完备性。在此基础上 ,结合模式归纳分类算法 ,提出了一种基于小波变换的工况区域识别方法。应用实例研究 ,证实了所提方法的可行性和有效性     

基于多目标学习的泡沫浮选过程工况识别

在传统泡沫浮选过程中,由于浮选状态监测以主观性强的人工观测为主,存在难以准确判断异常工况和预测矿物品位这两大问题。基于机器视觉的传统机器学习方法可独立地求解这2个问题,但忽略了异常工况判断和工况品位识别都与泡沫层表面呈现的视觉特征有直接关联的共性,导致识别准确率低,识别速度慢。为此,本文提出基于多目标学习的泡沫浮选过程工况识别方法来同时判断异常工况和预测矿物品位。首先提取泡沫图像的关键特征,为解决特征冗余问题引入,提出一种基于二值状态转移算法的特征优化方法。其次,针对多目标学习方法中各目标权重难以确定和目标之间存在冲突与竞争的问题,提出一种基于多梯度下降的多目标学习算法,以自动确定最优权重并同时提高这2个任务的准确率。采用该方法判断金锑泡沫浮选过程中的异常工况和预测矿物品位。研究结果表明：本文所提出的方法在这2项任务上的识别准确率分别达92.32%和97.48%,验证了该方法的有效性,为工业上解决多类型工况识别问题提供了一种新的方案。     

基于模糊神经网络的工况区域识别方法

以模糊集合和模糊神经网络为基础,提出了一种新的工况区域识别方法,并以工业生产过程中常见的精馏过程为例,进行了仿真,证实了该方法的有效性。     

基于可行工况集的带钢连续热处理过程优化策略

在带钢连续热处理热过程机理数学模型的基础上,提出了带钢连续热处理过程中的稳定工况和变工况过程的优化策略．根据稳定工况过程的启发式优化策略,得到了各钢簇（由钢种、规格确定）的可行工况集,基于各钢簇可行工况集之间的关系,研究开发了变工况条件下带钢连续热处理过程优化控制策略．该策略通过调整机组的操作参数,使得带钢温度与热处理目标温度之间的误差最小．通过对现场实际采用的变工况控制策略与本文开发的策略的对比分析表明,基于可行工况集的变工况策略可以在更短时间内实现变工况过程,更精准地控制变工况期问的带钢温度．     

基于工况识别的插电式混合动力公交车控制策略

为了充分挖掘插电式混合动力公交车(PHEB)的节油潜力、增强车辆对不同行驶工况的适应性,在规则类控制策略的基础上增加工况识别模块,由过去一段时间内的平均车速、平均绝对加速度、怠速时间比三个特征参数作为输入,对当前工况进行模糊识别;建立自动优化平台,用模拟退火算法对关键参数进行优化,根据当前工况类型选取最优控制参数。仿真及实验结果表明,有工况识别的自适应控制策略较无工况识别控制策略增强了路况适应性,燃油经济性提高7%以上。     

基于工况识别的安全距离模型

针对传统自适应巡航控制系统安全距离模型缺乏对车辆驾驶工况变化考虑的问题,提出一种基于驾驶工况识别的安全距离模型。依据城市驾驶工况特点构建了4种典型城市工况,引入人工神经网络对车辆实时驾驶工况进行识别与预测,然后以现有安全距离模型为基础,结合工况识别结果,完成对该模型的优化。通过CarSim和Simulink联合仿真验证,结果表明：基于驾驶工况识别的安全距离模型可以更好地实现与前车的速度跟随与距离控制,提高了乘坐安全性与道路利用率。     

基于标准误差算法的油井工况识别技术研究

抽油机示功图包含了大量的采油设备状态、采油工艺和采油工况的多维信息特征。如何精确地、快速地、方便地识别这些重要信息对指导油井设备的安全可靠运行、采油工艺的改进、实时监测采油工况具有非常重大的现实意义。提出了基于标准误差算法的油井工况识别方法,并建立了标准误差匹配算法的数学模型。首次提出匹配算法和图形差异程度具有关联性的论点,并对标准误差算法和经典匹配算法的可靠性进行了详细的对比研究,研究结果表明标准误差匹配算法和图形差异程度具有极高的关联性,并且标准误差算法的可靠性要优于目前广泛应用的经典匹配算法。通过对大量示功图的识别表明,基于标准误差匹配算法具有非常高的识别可靠性。特别是对微小差别的示功图具有极高的识别精度。     

基于道路工况分析的HEV控制策略优化方法

以某并联式混动公交车为研究对象,建立了四种典型工况模型,采用蚁群算法优化了最小等效燃油消耗控制策略中四种工况的充放电等效因子;分析了路面坡度与电池荷电状态(state of charge,SOC)目标值域调整之间的对应关系,设计了相应坡度自适应模块;提出了基于道路工况分析的混合动力汽车(hybrid electric vehicle,HEV)控制策略优化方法.典型工况下的仿真对比分析表明,该方法具有良好的工况适应能力,燃油经济性明显优于几类典型HEV控制策略.     

基于优化听觉模型的机床工况识别方法研究

准确识别机械制造设备工况,对判断设备的当前健康状态、设备平稳性,以及科学评价设备操作人员的工作效率具有重要意义.运用遗传算法优化后的ZCPA(zero crossings with peak amplitudes)听觉模型对设备的振动信号进行特征提取,通过与各种工况标准听觉谱计算相关性,以识别设备当前工况.优化后的ZCPA听觉模型计算简洁,能够模仿人耳听觉系统对输入信号进行提取,弥补传统听觉模型适应性差、识别率低的缺陷,同时使不同工况特征差异性增大,提高设备工况识别率.以某种普通车床为例,车床振动信号经过优化后的ZCPA模型处理后,工况识别率达到95%以上.     

基于ECMS混联式混合动力客车工况识别控制策略

由于城市特殊的运行工况,单纯的基于规则控制策略很难从城市复杂的工况中获取最佳燃油经济性.以提高一款新型混联式混合动力客车燃油经济性为目的,为了更好地适应城市复杂的行驶工况,制定了一种工况自适应实时优化控制策略.根据等效燃油最小控制策略思想结合新型混联式混合动力客车的结构特点构建发动机与电池间的功率分配实时优化算法,针对城市循环工况的特点选定了4种典型的工况类型,并获得不同行驶工况和等效燃油转换系数及油耗的关系,经分析发现每一行驶工况都存在相应的等效燃油系数使得其油耗最低,因此采用LVQ神经网络模型对各工况特征参数进行学习训练以进行实时工况识别,利用工况识别的方法获取当前运行的工况类型并选择相对应的等效系数进行周期性更新以期达到最佳燃油经济性,从而实现对不同工况的适应性.仿真结果表明:其燃油经济性比单纯的能量管理优化控制策略提高了8.55%,同时电池SOC能够控制在预定的范围内运行.     

乙烯装置碳三加氢工艺流程的模式识别和调优

采用计算机模式识别和离线调优技术研究乙烯生产装置的工艺参数，分析生产操作状态点在高维测量空间中的分布规律，找出工艺参数优化区，求得不同生产条件下的优化工艺参数方案，进而指导生产，提高效益     

热力过程非线性PI控制器参数优化和性能分析

在热力过程控制系统中,通过选择合适的非线性P I控制器,能使系统的动态性能得到显著改善。利用S im u link工具箱中的非线性设计模块(NCD模块)对4种P I控制器的参数进行优化,并基于M on te-C arlo实验原理计算和分析不同控制系统的性能鲁棒性。仿真结果表明:所选的4种控制器中,其中一种非线性P I控制器对4类典型热力过程控制系统的动态性能均有显著改善,系统输出几乎没有超调,调节时间明显缩短,过渡过程更加平稳,并且该控制器对被控对象参数变化有较好的性能鲁棒性。     

甲醛生产过程的数学模型与优化

本文在甲醇反应机理探讨和现场试验基础上,建立了反应过程数学模型。通过优化计算,求得了在满足产品质量和产量约束条件下使原料单耗最低的最优操作条件,并在实际生产装置上得到了实施。计算机离线指导生产表明,本文所提供的优化条件,可显著地降低原料单耗,提高产品质量,并能延长他化剂使用寿命,每年的经济效益在47万元以上。     

迭代式优化编译的快速检测方法

迭代式优化编译是针对当前复杂体系结构提出的一种有效的优化编译方法,当前不同的研究小组已经针对不同优化空间开发了各种迭代式优化编译方法,以求加速迭代过程,提高优化效率.他们大多数集中研究如何在给定的优化转换空间中更快地找到好的点.我们提出了另一种加速迭代过程的方法.它的思路是在一次测试运行中测试多个而非一个点,使得迭代式...     

矿渣微粉生产过程全流程优化

简述了矿渣微粉生产整体流程,研究了以最大化经济效益为目的的全流程优化问题.通过协调生产管理、运行优化、过程控制等部门的工作,结合立磨粉磨过程的工艺特点,提出了针对矿渣微粉生产过程的全流程优化整体解决方案.基于某微粉厂提供的大量数据,分析挖掘出矿渣微粉生产过程中影响经济效益的生产指标,以及在生产过程中影响这些生产指标的控制指标.将运行优化分为两层,并给出数学描述,为矿渣微粉生产过程全流程优化的深入研究奠定基础.     

铝电解生产过程的多目标优化

针对某铝厂铝电解生产过程中的摩尔比、电解温度和极距难以根据不同工况进行实时调整,无法达到期望综合生产目标的问题,提出以电流效率最高、槽电压最低为优化目标,以氧化铝浓度指标和生产工艺要求为约束条件的基本优化思想.首先采用多元线性回归与改进BP神经网络方法,建立铝电解生产过程非线性不等式约束的多目标优化模型;然后,采用比例加权系数法与广义简约梯度组合算法求解多目标优化问题,获得摩尔比、电解温度和极距的优化设定值.研究结果表明,在工况正常时,模型优化结果的相对误差在5％左右;工况异常时,模型优化结果的相对误差在10％以内;本文所用方法的优化精度较高,基于实际生产数据的仿真结果的有效率都在90％以上,在工况正常情况下可以达到97％,此结果能很好地满足企业的要求.     

零件设计过程多学科协同优化

基于传统零件设计与优化遵循顺序过程无法达到面向载荷—结构—工艺的全局最优,对轴类零件的过程设计多学科优化进行研究;以质量为系统级目标函数,以集中载荷截面的弯矩和扭矩、安全系数变化、切削加工去除材料总量为学科目标函数,建立过程协同优化模型,以遗传-粒子群算法进行求解,并以某电动助力转向器(EPS)输出轴为研究对象进行优化计算.研究结果表明:输出轴质量减小5.5％,在300N·m扭矩或80N·m助力转矩2种状态下优化后最大变形分别减小4.2％和9.6％,最大应力分别减小4.4％和10.1％.     

一种面向语音识别的抗噪SVM参数优化方法

为提高机器学习性能,解决语音识别系统在噪声环境中识别率变差等问题,在分析支持向量机(SVM)模型抗噪性的基础上,提出一种基于生境共享机制的并行结构人工鱼群算法(PAFSA)优化SVM参数的方法.该算法对人工鱼群算法的循环主体进行改进,结合小生境技术的共享机制,在寻优的过程中维持样本个体的多样性,提高求解速度和解的精确性,并利用测试函数对该优化方法进行测试和比较,证明其有效性;用PAFSA对SVM中的惩罚因子C及高斯核参数γ进行优化,并将优选的参数用于一个非特定人、孤立词、中等词汇量的语音识别系统中.实验结果表明:当工作在不同信噪比和不同词汇量下,基于PAFSA-SVM模型语音识别率与基本AFSA-SVM模型识别率以及传统的HMM模型识别率相比均有不同程度提高.     

铝生产能源结构及流程优化分析

基于现有铝工业的生产流程结构特征及能源利用情况,对比分析铝、钢铁生产流程的冶金本质,划分铝生产流程工序区段,综合分析铝工业能源结构和能量耗散规律.参照钢铁节能技术的实践,指出铝工业在流程优化与改进、能源结构优化、废弃物资源化利用及余能回收综合利用等方面具有系统节能潜力,提出电解工序后高效、有序运行的生产流程结构模式.     

案例推理和规则推理相结合的农业专家系统的研制

简要介绍了基于规则推理建立传统专家系统中遇到的一些问题，同时对基于案例推理的方法进行简单描述，提出了将两者相结合的农业专家系统，设计了该专家系统的整体结构图和工作流程，并对实现系统的部分关键技术进行探讨和构想；最后以马铃薯病害决策为例介绍了系统的工作步骤，验证了以此提高求解问题的可靠性，增强了系统在实际应用中的适用性。