基于迁移成分分析的发酵过程集成软测量建模

青霉素发酵过程具有不确定性和多阶段等特点，不同批次发酵过程间存在工况差异，过程数据的分布不一定相同，使传统软测量模型性能下降。结合迁移学习策略和高斯混合模型，提出一种基于迁移成分分析的多模型集成软测量建模方法。该方法使用迁移成分分析求解样本间共享特征映射矩阵，适配建模过程数据与待测数据的边缘概率分布；并基于高斯混合模型对建模数据进行聚类划分，与偏最小二乘算法结合建立子模型的集成模型，完成对主导变量的预测。基于青霉素平台数据的仿真结果表明，所提方法不仅能够有效提高青霉素发酵过程软测量模型的精度，而且适应于变工况下青霉素浓度的预测。     

一种新颖的无线信道跟踪方案

基于贝叶斯预测技术,提出了一种实用的时变无线信道模型.在此基础上利用粒子滤波技术强大的随机搜索能力,给出了一种稳健的无线信道跟踪方案.与目前已有的方案相比,该方案不需要知道准确的信道统计特性并且能有效地降低静态低阶AR过程的建模误差.仿真结果表明该方案具有优越的信道跟踪性能和鲁棒性.     

基于高斯混合过程的空间机器人任务空间预测控制方法

针对空间机器人的精准操控需求和任务空间控制问题，提出了一种基于高斯混合过程的模型预测控制方法。在建立的空间机器人标称模型基础上，考虑实际工作过程中由于关节摩擦、参数测量误差导致的建模误差，利用高斯混合过程对标称模型的不确定性进行精确、高效的分析和修正。其次，基于修正后的模型提出了非线性模型预测控制方法，在考虑实际物理约束，如关节限位、输入饱和等的情况下，实现了空间机器人基座和机械臂末端位姿对期望轨迹的直接精准跟踪。最后，考虑航天器在轨操控中的推力器冗余配置问题，设计了推力分配方案，并通过仿真结果校验了所设计控制方法的有效性。     

基于SVM的入库径流混沌时间序列预测模型及应用

针对常用的入库径流混沌预测模型只能做短期预测,且需要大量样本数据的问题,将支持向量机理论与混沌预测理论相耦合,建立基于支持向量机的入库径流混沌时间序列预测模型,该模型利用混沌理论中的相空间重构技术将原始入库径流序列映射到一个高维相空间,以相空间中的相,占为基础构造训练样本和测试样本,然后利用支持向量机理论进行预测。经实例计算,模型比基于最大Lyapunov指数的混沌预测模型、人工神经网络模型和自回归模型拟合效果好,预测精度高,丰富和发展了入库径流预测理论和方法。     

基于Elman网络的鲁棒型广义预测控制方法研究

提出一种基于Elman动态回归神经网络模型的鲁棒型广义预测控制(GPC)．该算法首先用EIman网络对非线性系统进行辨识，建立预测模型，然后在控制中将模型输出值与测量输出值进行综合，代替量测输出用于控制中，从而降低辨识器与控制器对未建模动态的敏感性，加强控制器的适应能力和鲁棒性．仿真结果证明：将本算法应用于非线性系统预测控制，对未建模动态具有很强的鲁棒性和很好的控制能力。     

电厂湿法烟气脱硫过程优化控制研究

深入研究了具有混杂系统特性的电厂湿法烟气脱硫(WFGD)过程的优化与控制问题;运用混合逻辑动态的建模方法(Mixed Logical Dynamic)建立了WFGD过程的MLD模型,基于MLD模型的预测控制方法把WFGD过程优化问题转化为实时求解混合整数规划(MIQP)问题,实时给出了WFGD过程优化运行的连续决策变量(吸收塔浆液的PH值设定)和离散决策变量(循环浆液泵开启台数)的最优解;用同样方法实现WFGD过程基础回路级中具有非线性动态的PH对象的控制;仿真表明基于MLD模型预测控制方法很好地解决了WFGD过程的优化与控制问题。     

冷连轧机穿带过程带钢厚度建模及仿真

通过对某钢厂冷连轧机穿带过程的深入研究，提出了在该轧机上应用“厚带头”穿带工艺的新方案。并且利用不同的建模方法，推导出用来计算穿带时出口厚度设定值的三个数学模型，即：机理建模模型、辨识建模模型和模糊建模模型。经过仿真和试验，最后根据该冷连轧机自身的实际特点，将模糊建模模型成功地应用于实际的控制系统中，缩短了轧机穿带过程所用的时间，取得了较为明显的效果。     

企业财务危机非线性组合预测方法及实证

针对组合预测比单项预测具有更高的预测精度,而线性组合预测方法在建模与预测方面存在着较大的局限性,提出了一种基于模糊神经网络的预测上市公司财务危机的非线性组合建模与预测方法,并给出了相应的混合学习算法。通过与多元线性回归模型、Fisher模型和Logistic回归模型的预测结果对比表明,该方法具有预测精度高、学习与泛化能力强和适应性广的优点。     

基于独立分量回归的加热炉钢温预报模型

轧钢加热炉系统具有多变量、非线性、大滞后、交叉耦合等特性,钢坯出炉温度的预报模型一直是个难题。仍然采用统计建模的思路,利用独立分量分析方法不依赖分布假设的优点,建立了钢坯温度变量和过程变量之间的独立分量回归预测模型。基于轧钢厂实际生产数据进行了建模与验证实验,误差比较分析表明,该模型能较好地预测钢坯出炉温度,且预测误差指标优于基于改进PCA的预报模型。     

涡轮增压柴油机消磁工况下的瞬态特性仿真研究

用 Matlab/Simulink建立了一个基于容积法的涡轮增压柴油机非线性瞬态性能仿真模型,模型中对瞬态工况下燃烧、调速器和MPC排气系统的特点进行了考虑,并采用了模块化的建模方法.用此模型对12VPA6MPC柴油机调速器、涡轮增压器和排气等系统对消磁脉冲的响应进行了分析,由此可以提出柴油机在消磁工况下各系统的相应改进方案.通过计算表明,此程序对稳态工况和瞬态工况下柴油机的性能都具有较好的预测能力.     

预测日径流过程的遗传指数自回归模型

提出了建立指数自回归模型的一套简便方案。实例的计算结果表明,这套方案在日经流过程中预测是可行有效的,在非线性时序动态预测中具有重要的应用价值。     

Fuzzy Modeling of Non-Uniformly Sampling Nonlinear Systems Based on Clustering Method and Convergence Analysis

The studying motivation of this paper is that there exist many modeling issues of nonuniformly sampling nonlinear systems in industrial systems. Based on multi-model modeling principle,the corresponding model of non-uniformly sampling nonlinear systems is described by the nonlinear weighted combination of some linear models at local working points. Fuzzy modeling based on multimodel scheme is a common method to describe the dynamic process of non-linear systems. In this paper, the fuzzy modeling method of non-uniformly sampling nonlinear systems is studied. The premise structure of the fuzzy model is confirmed by GK fuzzy clustering, and the conclusion parameters of the fuzzy model are estimated by the recursive least squared algorithm. The convergence perfromance of the proposed identification algorithm is given by using lemmas and martingale theorem. Finally, the simulation example is given to demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

一种基于约束关联网络模型的模块化设计方法

针对侧重产品设计各阶段宏观布局原则制定、忽略布局合理性及其进化分析技术研究的现状,提出了一种基于细粒度约束关联网络模型的模块化设计方法.从布局规划及其协同进化的角度,给出了此方法的技术框架和闭环流程框架.研究了基于细粒度约束关联网络模型建立产品族模型的方法.探讨了基于细粒度、多视图产品族模型实现模块划分的分析技术和算法.研究了其设计过程调度方法,并提出了基于过程冲突定位和优化细粒度产品族模型的技术方法.通过在某型号发动机模块化设计中的应用,验证了所提出方法的合理性和有效性.     

投影寻踪模型在水资源工程方案优选中的应用

提出了水资源工程方案优选的投影寻踪(PP)模型的新方法。利用PP模型可把方案多维评价指标值综合成一维投影值,投影值越大表示该方案优选,根据投影值的大小就可对方案集进行优选。采用实码加速遗传算法进行PP建模,简化了投影寻踪技术的实现过程,克服了目前投影寻踪技术计算复杂、编程实现困难的缺点,为投影寻踪技术在水资源系统工程中的广泛应用提供了新的有力工具。应用实例的结果说明,直接由样本数据驱动的PP模型用于水资源工程方案优选简便可行,PP模型的投影值比较分散、易于决策,适用性和可操作性强,不需确定评价指标的权重,优选结果较为客观。     

Petri网：一种可视化建模支持工具

Ｐｅｔｒｉ网作为建模工具已有广泛的应用，本文把Ｐｅｔｒｉ网引入到决策支持系统之中，把它作为ＤＳＳ的可视化模型管理和建模支持的工具．文中讨论了基于Ｐｅｔｒｉ网的模型表示方法，研究了Ｐｅｔｒｉ网表示的模型的循环和连通问题，并给出了模型求解过程和模型生成的算法     

化工过程SDG建模方法

SDG(Signed Directed Graph)是一种重要的定性建模技术，特别是在安全评价和故障诊断领域。本文系统介绍了两种常用的SDG建模方法：基于数学模型的方法和基于流程图的方法。此外，本文提出了一种基于经验知识的建模方法。由于安全评价强调揭示潜在故障的全面性，而故障诊断则要求诊断速度和故障分辨率高，因此基于经验知识的建模方法分为评价模型建模方法和诊断模型建模方法。采用此方法建立的评价模型不仅能全面表达故障，而且还能揭示故障的传播规律；建立的诊断模型简单精炼、故障分辨率高。     

一类非线性时滞系统的模糊预测控制

利用模糊T-S模型对一类输入受限的非线性时滞系统进行建模;在此基础上,提出了模糊预测控制,推导了预测性能指标上界,将稳定性约束,输入约束变换成容易求解的线性矩阵不等式形式。采用了并行分布补偿预测控制器,基于李雅普诺夫函数和线性矩阵不等式方法给出滚动时域优化的充分条件,证明了闭环系统的稳定性,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

网络化作战C2系统建模与仿真研究

信息化战争的体系对抗建模必须考虑网络化C2系统的建模问题.从实际需求出发,分析了信息网络及指挥机构建模问题,研究了C2组织结构中指挥决策节点的行为过程及其之间的信息交换关系,将整个C2组织结构看作耦合的两个网络：信息网络和指挥网络.建立了耦合的信息/指挥网络Agent模型和决策实体之间的信息流结构模型.设计并实现了一个基于网络化C2系统的信息化战争仿真实验平台.     

基于分层结构的C4ISR服务部署分布式演化方法

针对指挥信息系统(command, control, communications, computers, intelligence, surveillance and reconnaissance, C4ISR)服务部署分散、作战平台计算/存储资源有限、演化实时性要求高的特点, 基于分层结构设计了系统状态分布式监控与演化总体架构, 并在该架构下提出了一种服务部署方案层级动态调整方法。通过定义信息流转长度与方案调整代价设计了服务部署调整方案的数学优化模型, 针对部署方案中同时包含服务部署位置和信息流转路径的特点, 将成对交换思想、最短路径规划与m-best策略相结合提出了一种贪心求解算法, 以实现调整方案的快速生成。实验证明, 该方法能够在保证系统信息流转效能的同时有效控制系统的演化范围, 适用于执行任务过程中服务部署方案的敏捷调整。     

支持产品创新开发的过程链知识建模

产品开发过程链建模有利于产品创新知识的搜寻。提出基于广义知识管理的产品创新开发过程链。研究支持产品创新开发的过程链模型及其知识建模方法。过程链模型包括产品描述模型、开发资源模型和开发过程模型。构建产品创新开发过程链的广义知识模型，并采用KBE／Intent语言进行建模。给出断路器机构系统创新开发过程链知识建模实例。应用结果表明产品开发过程链知识建模能有效地集成企业已有的知识资源，实现产品创新开发知识的共享和重用。