基于引力搜索和粒子群混合优化算法的T-S模型辨识

提出了基于引力搜索(GSA)和粒子群(PSO)混合优化算法(GSAPSO)的T-S模型全局优化辨识方法.该方法充分整合GSA的勘探能力和PSO的开采能力,在GSA中引入PSO的个体最优值和群体最优值,同时改进惯性权重调整算法.T-S模型辨识分为结构辨识和参数辨识,采用聚类方法和GSAPSO算法同时辨识模型的结构和参数,从而实现全局优化辨识.仿真实例和比较分析证明了GSAPSO较标准的PSO和GSA有更强的全局优化能力和更高的辨识精度.     

基于FNO-PSO算法火电机组煤耗模型的参数辨识

本文针对粒子群(PSO)算法存在的早熟和局部收敛问题,结合分数阶神经优化算法(fractional-neuro-optimizer,即FNO),提出一种新的混合PSO算法—FNO-PSO算法.该算法通过FNO算法对PSO算法中的惯性权重进行更新,以保证粒子在搜索空间运动的多样性,降低了PSO算法后期因种群过于密集而陷入局部最优的可能性.最后,通过这种算法辨识火电机组煤耗模型中的参数,并与PSO算法、IPSO算法进行对比,仿真结果显示该混合FNO-PSO算法能够更准确、更快速的辨识煤耗模型中的未知参数.     

基于改进粒子群算法的双馈感应发电机参数辨识

基本粒子群算法(PSO)存在早熟问题,且惯性权重对参数辨识结果的影响较大,为此提出将变权重PSO算法和全局最优位置变异PSO算法相结合的改进PSO算法,并将其应用于双馈感应发电机(DFIG)的参数辨识。分析了DFIG中各参数的可辨识性和辨识难易度,给出了基于改进PSO算法的参数辨识步骤。与采用基本PSO算法、变权重PSO算法和全局最优位置变异PSO算法的参数辨识结果相比较,该方法具有收敛速度快、辨识误差小的优点,即使在较大的搜索范围内仍具有较高的辨识精度。     

PSO算法在土壤水分运移参数优化中的应用

把土壤水分运移参数的拟合按照模型参数的辨识和优化问题来考虑,将粒子群优化（PSO）算法应用到土壤水分运移参数的辨识和优化中,通过仿真及与其它参数辨识和优化方法的比较表明,PSO算法得出的模型参数优于自适应免疫遗传算法和最小二乘算法,具有简单、精度高、速度快、与初值无关和全局收敛等优点,是一种土壤水分运移参数辨识和优化的新方法。     

多交界面热传导方程模型的数值解与参数估计

本文研究了多交界面热传导模型的数值解以及参数估计. 首先,本文运用有限差分法对传热方程和交界面条件进行离散化,将其转换为三对角型线性方程组.然后,基于追赶算法所给出的线性方程组数值解,本文建立了方程参数的非线性规划模型,并设计自适应粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）. 本文提出的自适应PSO算法对惯性因子实施一种自适应的非线性递减调整策略,以避免群体过早陷入局部极值、提升粒子的寻优精度. 最后,本文以仿真实验比较了自适应PSO算法、标准PSO算法及经典的非线性优化算法如AS（Active Set）算法,IP（Interior Point）算法和SQP算法在参数估计时的性能差异.     

基于改进PSO算法的岩石蠕变模型参数辨识

微粒群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术,具有收敛速度快、规则简单、易于实现的优点.针对岩石蠕变本构模型参数的辨识问题,本文利用FLAC软件自带的fish语言实现了改进PSO算法对本构模型参数的辨识.该方法从岩石本构模型参数的随机值出发,以蠕变过程中试件变形的实验值与计算值的误差大小作为适应度函数来评价参数的品质,利用改进PSO算法规则实现模型参数的进化,搜索出全局最优的模型参数值,从而实现了岩石蠕变本构模型参数的自适应辨识.利用该方法对页岩蠕变实验进行了仿真研究,实验结果表明:改进的PSO算法用于岩石蠕变模型的参数辨识是有效的.     

基于自适应粒子群算法的光纤光栅传感器优化配置

针对传感器优化配置在结构健康监测领域的重要作用,分析了结构健康监测中广泛应用的光纤光栅(FBG)传感器检测波动信号的特点;建立了覆盖率最大化的传感器优化配置准则,实验证明了其合理性;提出了自适应改变惯性权重的粒子群优化(PSO)算法求解传感器优化配置问题;仿真分析了平板结构的FBG传感器优化配置,并对比了自适应和线性改变惯性权重两种PSO算法性能;结果显示自适应型PSO算法在传感器优化配置问题的收敛精度和收敛速度上具有明显优势.     

基于自适应种群小生境算法的非线性系统辨识

针对传统神经网络非线性系统辨识算法存在收敛速度慢、易早熟、需人工设置网络结构及初始参数等问题,提出自适应小生境PSO非线性系统辨识方法。改进算法融合分层递阶算法和小生境PSO算法思想,联合优化网络结构及初始化参数,引入自适应灾变因子提高寻优精度。仿真实验表明,改进算法可提高辨识精度和收敛速度,能有效避免早熟现象,并可显著提高大空间、多峰值函数寻优效率。     

基于PSO算法优化的BPNN天然气脱CO_2膜分离过程软测量模型

天然气脱CO2膜分离过程是一个非线性复杂系统.针对其过程中一些关键性能参数如脱碳气流量和尾气CO2浓度难以在线精确测量,建立了基于PSO算法优化的BP神经网络天然气脱CO2膜分离过程软测量模型.其中,为克服BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最小值等缺点,引入惯性权重算法和收缩因子对传统PSO算法进行改进后,用PSO算法优化BP神经网络的权值和阈值;然后,基于Matlab软件和采集的现场数据对天然气脱CO2膜分离过程进行建模仿真.结果表明,模型收敛速度快,模型测量的天然气脱CO2膜分离过程中的关键参数脱碳气流量和尾气CO2浓度值与实测值符合较好,误差小.     

采用混沌粒子群优化算法的水质模型参数辨识

提出了一种新的适用于水质模型参数辨识的混沌粒子群优化(LCPSO)算法.与粒子群优化(PSO)算法相比,该算法将Logistic混沌搜索嵌入到PSO算法中,利用混沌变量产生初始粒群,并对子代部分粒子群体进行微小扰动,随着搜索过程的深入逐步调整扰动幅度,以克服PSO算法的早熟、易陷入局部极值等固有缺陷.采用标准测试函数,将该算法与遗传算法(GA)和PSO算法进行比较,证明了其收敛速度和寻优能力的优越性.采用实测水质数据,将LCPSO算法应用于具有一定工程价值和复杂程度的Dobbins-Camp BOD-DO水质模型的参数辨识.结果显示,所得水质数据与实测值误差平方和仅为0.150 3,且相对误差在±0.2%范围内,故该算法可为水质模型的参数辨识提供一条新的途径.     

果米双菌共酵制造苹果醋的工艺研究

以苹果、大米为原料,探讨快速生产苹果醋的工艺.酒精发酵的最佳关键技术条件:质量比为l∶1的苹果汁和大米糖化液的总糖浓度调整到13°Bx,加入0.15%(NH4)2SO4、0.15%KH2PO4、0.1%MgSO4,灭菌后25.5℃培养,酵母发酵最佳周期为100 h,可生产出酒精度为8.0%的酒精液.醋酸发酵的最佳关键技术条件:发酵初始酒精度为5.5%,接种量为7%(先接醋酸菌DT-2 4.2%,后接AD1为2.8%),培养温度28℃,摇瓶转速120 r/min,初始pH 5.5,发酵时间为6 d,苹果醋发酵过程中理想的加糖方式为分次加糖,产品质量和口感最佳.采用双菌共酵生产苹果醋,为苹果醋的生产提供更为广泛的原料来源,降低了生产成本,保证了苹果醋的风味和营养.     

微生物的混合培养及应用

在人为控制的条件下,将多种微生物进行混合培养,可以获得人们所需的多种产品,同时也有利于开展生态学的研究。目前,利用微生物混合培养的方式,主要应用于食品工业进行传统酿造及酸乳、饮料等的生产。本文同时对单细胞蛋白生产、联合固氮、提高有机酸与氨基酸产量、生态学等方面也开展了不同程度的研究。     

红枣果醋加工工艺研究

红枣汁经果胶酶降解后，经过酵母发酵和醋酸发酵两个阶段制成红枣果醋工艺，以及通过在整个发酵过程中红枣汁中主要物质的浓度变化，摸索红枣汁自然发酵制作果醋的最优工艺条件．从腐烂的苹果中划线分离出3株酵母茵和3株醋酸菌，并在摄像显微镜下做初步的形态鉴定后，并以此作为发酵菌种，研究不同温度、接种量、不同发酵时间对酒精度、还原糖、总糖、酸度影响．结果表明酒精发酵最适温度为30℃，发酵时间为5天，接种量为3％；醋酸发酵最适温度34℃，发酵时间为5天，接种量为10％．     

葡萄酒废醪液批量与半连续沼气发酵的对比研究

取自云南红酒厂的酒精废醪液经固液分离后,在恒温30℃下,滤液分别采用批量发酵工艺和半连续工艺进行了厌氧发酵产沼气的实验.实验结果表明,发酵滞留时间为15d,原料产气率为0.23m3/kgCOD;24d后,批量发酵的产气量与COD降解间的关系为:245L/kgCODremoved,COD降解率为85.24%;半连续发酵的产气量与COD降解间的关系为:285L/kgCODremoved,COD降解率为69.79%.     

上面发酵和下面发酵小麦啤酒发酵过程的差别研究

为了比较上面发酵型和下面发酵型小麦啤酒发酵过程的变化差别,在100L啤酒设备上对两种啤酒发酵过程中影响啤酒品质的各个理化指标进行了跟踪比较研究.结果表明:在整个发酵过程中,上面发酵法的总酸含量和双乙酰峰值高于下面发酵法;α-氨基氮含量和pH值总体低于下面发酵法;两种发酵工艺的酒精度以及糖度值的差别较小,所有指标的测定值都在正常范围之内.     

不同条件对黑木耳液体深层发酵的影响

为得到更多的发酵产物,采用单因子分析和正交实验,对黑木耳深层液体发酵的条件进行了优化研究,并得到了适合液体发酵的最佳条件搭配,即接种量8%,初始pH 5.0,培养温度28℃,摇床转速160 r/min.实验结果表明:在这些条件搭配下进行黑木耳深层发酵,所得的生物量和总多糖含量最高.     

果粮醋生产中醋酸发酵工艺的探讨

探讨了果粮醋的醋酸发酵工艺, 用实验证明双醋酸菌的醋酸发酵优于一次加入发酵法和补水发酵法; 液态发酵法果粮醋优于固态发酵果粮醋。     

L-缬氨酸补料分批发酵的研究

在批式发酵优化条件基础上，通过对流加补料方式、补料速度等发酵过程的各种参数，包括产酸率、转化率、发酵周期等的影响进行了研究，确定了L－缬氨酸补料分批发酵的优化条件。在最优补料分批发酵条件下，L－缬氨酸产量达52.45g/L，糖酸转化率达34.97%，结果明显优于分批培养。     

以纯烷烃为基质的石油发酵体系动力学分析

石油发酵体系动力学的研究是石油发酵过程工业化及工艺条件优化之基础。本文首先系统地介绍了以纯烷烃为基质的石油发酵体系中菌体生长的动力学模型，然后对该体系的动力学作了全面的分析，在此基础上提出了石油发酵体系动力学研究的一些初步想法。     

L-亮氨酸补料分批发酵研究

对补料方式、补料速度等发酵过程的各种参数，以及产酸率、转化率、发酵周期等的影响和补料分批发酵条件进行了研究，确定了L-亮氨酸补料分批发酵的最优条件。在最优补料分批发酵条件下，10L罐L-亮氨酸产量达29．47g/L，糖酸转化率达21．47％，结果明显优于分批发酵。