基于智能计算策略的电解液成分软测量方法

针对电解铜生产过程电解液成分在线实时测量存在的问题,根据铜电解过程的电化学反应机理和生产过程数据,在改进神经网络隐层节点选择策略和优化训练算法的基础上,提出了电解铜生产过程中电解液成分的软测量方法.仿真分析验证了该方法具有较好的数据拟合和泛化性能,现场运行结果也进一步表明该方法能够根据铜电解生产过程的实际变化及时准确地预测电解液成分     

GA-BP网络在谷氨酸菌体浓度软测量中的应用

针对菌体细胞浓度是影响谷氨酸发酵过程重要的生物参数,而其在线实时检测难以实现的状况,采用遗传算法和BP神经网络相结合的方法(GA-BP网络)对其进行软测量。通过对谷氨酸生产工艺过程的分析,找到影响菌体细胞浓度的过程参数,从现场历史数据中选取样本,建立软测量模型。仿真结果表明:新方法可以避免单独使用BP网络陷入局部最小的问题,能加快全局收敛速度,对谷氨酸发酵过程菌体浓度的软测量效果更好。     

径向基函数神经网络在精馏塔软测量中的应用

精馏塔是化工过程中最常用的操作单元，具有银强的线性和时变性，故很难进行机理建模分析或常规在线实时控制，因而提出一种基于径向基函数神经网络的优化控制方案。通过利用径向基函数神经网络建立精馏塔产品质量的软测量模型，将软测量结果与现场数据比较，表明本模型具有比较准确的跟踪显示效果，并将软测量模型进一步应用到精馏塔的回流量和釜液排放量的优化控制中。     

连续催化重整反应器结焦含量软测量

对连续催化重整反应器结焦含量软测量问题进行了研究。首先从工艺机理分析出发，找出了影响结焦含量的主要参数，初步确定软测量建模辅助变量，并采用BP算法进行神经网络，建立结焦含量软测量模型。然后采用PLS－BP算法重新认识，得到新的结焦含量软测量模型，以改进模型结构。最后对模型校正后在现场使用，结果表明测量结果令人满意。     

计算机通信及神经网络技术在软测量中的应用

介绍了基于OPC的DCS与微机网络数据通信技术和基于神经网络预估技术在生产过程软测量系统中的应用.以某己内酰胺装置软测量系统的开发为例,讨论了相关技术问题和解决思路.现场的实测数据仿真验证结果表明了软测量系统的有效性,最后给出了软测量技术应与生产过程优化相结合的方向发展.     

合成醋酸乙烯的空时得率和催化剂选择性软测量

以某石化厂乙烯气相法合成醋酸乙烯反应过程的空时得率和催化剂选择性软测量建模为研究对象,基于现场采集数据及机理分析,确定了辅助变量.在对现场数据进行处理的基础上,建立了基于径向基函数神经网络的多输入多输出神经网络软测量模型,取得了较好的效果.仿真结果表明,模型精度达到了工艺要求,可用于指导生产,为实现先进控制和优化控制创造了条件.     

城市污水处理出水水质预测预报的一种多步记忆软测量建模

针对目前城市污水处理过程某些重要出水水质指标参数因缺乏可靠的专用在线仪表而只能靠人工化验来确知的现状,本文引入了软测量技术并根据污水处理工艺运行的实际情况,设计了具有记忆能力的软测量模型,由已知的过程参数来估计出不可在线测量的目标参数值.仿真研究结果表明具有多步记忆的软测量模型其预测精度高于常规软测量模型.多步记忆软测量模型的获取为开发实用化的污水处理出水水质预测预报软件奠定了坚实的基础.     

工业锅炉计算机网络化自动监测与控制技术

介绍了利用微机对工业锅炉的自动监测与控制技术,使工业锅炉参数达到实时测量和有效的控制。在锅炉现场测控的基础上,利用网络技术实现了现场测控在企业内部网上实时发布,共享,使企业技术管理人员能通过网络实时了解锅炉现场设备运行情况。     

工业锅炉计算机网络化自动监测与控制技术

介绍了利用微机对工业锅炉的自动监测与控制技术,使工业锅炉参数达到实时测量和有效的控制。在锅炉现场测控的基础上,利用网络技术实现了现场测控数据在企业内部网上实时发布、共享,使企业技术管理人员能通过网络实时了解锅炉现场设备运行情况。     

基于UKF软测量技术的汽车行驶状态估计

为了有效解决电动汽车在行驶过程中的车速、质心侧偏角和横摆角速度等参数低成本测量的问题,采用无迹Kalman搭建了软测量算法,该算法充分考虑电动汽车动态行驶状况下的非线性的影响因素,同时采用非线性的HSRI动态轮胎模型对轮胎侧向力进行精确估计。通过与CarSim动力学仿真软件进行联合仿真,对比分析验证所建立的软测量算法能够准确、实时的估计出电动汽车的运动参数。     

主动实时数据库的嵌套事务处理

根据主动实时数据库所特有的时间要求给出了主动实时嵌套事务的结构模型和语义模型,对该模型下事务的ACID特性进行了扩充,并提出了基于内存数据拷贝版本的主动实时嵌套事务的实现策略。该策略提高了主动实时环境下复杂内部的的并发性,使复杂事务满足其截止期的可能性得到提高。     

实时双头镜像磁盘容错模型的设计及分析

为双头镜像磁盘系统建立错误模型,在该模型的基础上描述了双头镜像磁盘系统的容错调度算法．提出一个实时双头镜像磁盘系统的实时容错模型,并对容错性能进行了详细分析,推导出系统在完成一个实时Ｉ／Ｏ任务时的失败概率．该容错模型的建立将使实时双头镜像磁盘系统具有更强的健壮性．     

实时对象模型及其可调度性分析

扩展了面向对象模型，将实时系统中的时间特性封装在对象中，形成实时对象模型．进一步在实时对象中引入多线程，将实时对象模型分为非剥夺的和可剥夺的，在此基础上比较了这两种模型的可调度性．     

330 MW机组锅炉的两类模块化模型

锅炉是电站中最重要的热力设备,其运行状态直接影响着机组的安全、经济运行．对锅炉动态特性的研究可以增进对锅炉的认识,这对提高锅炉和机组的安全、经济运行有很重要的作用。介绍了MMS特点,基于MMS仿真环境,从原理上比较了实时和非实时模块的差异,以典型的330MW发电机组为对象分别建立了锅炉的实时和非实时动态模型。仿真试验表明,两种模型的动态过程均符合对象的机理,同时,对实时模快的有效性进行了探讨。     

一种基于有向无环图的实时任务调度算法

给出了任务之间有优先关系并且存在通信开销的实时任务系统模型 ,其拓扑结构为一有向无环图 ,并针对该系统模型提出了一种实时任务调度算法 (RTSD—Real timeTasksSchedulebasedonDAG) .该算法保证所有实时任务在它的截止期之前完成 ,取得了较好的效果 .     

分布式IPC实时性能的研究

抽象出分布式实时ＩＰＣ的一致模型,以此模型为基础,从及时性和可预测性两个方面分析了影响其实时性能的主要因素,最后总结出一个分析评价分布式ＩＰＣ实时性能的客观标准,作为研究开发分布式实时系统的参考     

实时数据库系统的面向对象数据模型及调度策略研究

分析了实时数据库系统中的数据和事务的特性。提出了一种实时面向对象的数据模型,它充分考虑了实时数据库系统对数据和事务的逻辑及时间一致性的要求。依据这种数据模型,可以设计出各种合适的并发控制协议及事务调度策略,以提高实时数据库系统的性能。     

基于实时可靠性的状态维修检测间隔期决策模型

针对目前的状态维修检测间隔期决策模型忽视了单个部件可靠性曲线的个体特征、没有充分利用状态检测数据等不足,提出基于实时可靠性的状态维修检测间隔期决策模型。首先利用实时可靠性评估方法计算部件在检测时的实时可靠性,将部件的实际状态与可靠性联系起来,在掌握实时可靠性的基础上,充分利用部件的历史状态信息,实时调整可靠性曲线,可更准确地进行趋势预测,最后通过故障风险约束对模型进行求解,保证部件在检测间隔期内的安全运行。应用算例表明,该模型可以合理地确定下一次的检测间隔期,在故障率低的时候检测间隔期设置得比较长,避免浪费,在后期故障率越来越高的时候,检测越来越频繁,因此该模型更符合实际,满足状态维修的要求。     

一个电力系统的多模块数字实时仿真模型

提出了一种典型的高压远距离单回路三相输电系统的故障状态下建立模型的方法及其数字积分方法,通过具体的实例,在一个实时系统上运行结果表明,按所提出了的建模方法建立的模型是正确的。     

多维尺度模型算法实现及其配水模型应用

介绍了多维尺度(MDS)配水模型算法的实现,并针对传统配水模型只能考虑一个变量的缺点,用多维尺度模型构造了实时动态配水模型。MDS配水模型适用于包含配水水量、用水区位置和用水区需水概率等多变量的实时动态配水,它对传统一维配水模型是一个重要的补充和发展。基于MDS的配水模型,可以实现大型流域实时动态配水,为流域的规划和管理提供参考。