MSPCA在流向变换催化燃烧过程监测中的应用

针对PCA单尺度建模的局限性,综合应用小波分析和主元分析PCA,将小波分析提取变量局部特征的能力及主元分析分解变量线性关系的优势结合起来,引进新的多元统计过程监测工具MSPCA,并将其应用于温度周期化的流向变换催化燃烧过程。研究表明,与PCA相比利用MSPCA可以更有效地监测到过程的异常状况。     

时滞系统的滤波器时间常数自调整内模控制

对于工业控制过程中的大时滞和时变系统,利用Smith内模控制原理设计方法,建立了滤波器时间常数λ的自整定方法,并建立了滤波器时间常数λ的模糊整定规则;通过在线调整滤波器时间常数λ来改善其闭环特性。仿真结果表明,对于在控制过程中过程对象与过程模型失配时,通过内模控制器的滤波器时间常数λ自整定;既改善了系统的控制品质又能提高控制系统的鲁棒性。且易于工程实现。     

一类时滞多变量连续系统的广义预测控制

针对多变量连续时间广义预测控制提出了一种新的时滞解决方案及其参数递推计算方法(MDCGPC).在多变量子子模型的基础上采用时滞预测机制,通过参数恒等式变换,将时滞补偿环节引入到预测输出中,通过求解二次性能指标获得控制律的显式解.避免了模型时滞近似方法带来的误差和非最小相位特性,可以处理各路时滞不相同的情况,通过对参考轨迹的调节,可以具有一定的解耦能力.同时参数的递推计算方法简化了多项式数学运算的难度,减小了计算负荷和复杂性.仿真结果验证了所提出算法的有效性.     

径向基函数神经网络正交最小二乘改进算法的实现

综合现有文献提出的径向基函数(RBF)神经网络关于正交最小二乘学习算法,对它作了改进,增加对于回归矩阵线性无关的判断及β值调整的方法,提出具体编程实现.通过仿真实例证明了该算法的价值.     

用改进的遗传算法求解中国旅行商问题

遗传算法是基于生物进化原理的普适性全局优化算法，针对一类ＮＰ完全的组合优化问题－旅行商问题，提出用交换算子操作和模拟退火思想对遗传算法进行改进，显著提高了算法的优化效率，到目前为止，中国旅行商问题的最优解是１５４２６ｋｍ，使用改进的遗传算法，仅利用城市间的距离信息求解中国诱行商问题，得到了１５４０９ｋｍ的更优结果。     

一种基于自适应模糊控制器的非线性控制

根据常压塔塔底液位非线性控制问题 ,提出一种自适应模糊控制器 ,采用模糊控制的思想来保证既容许塔底液位在一定的高、低限范围波动 ,又尽可能减少对下游工序的影响。详细介绍了自适应模糊控制器的实现。实验证明该控制策略的有效性。     

基于改进RBF神经网络的氧化塔产品收率模型

研究用RBF神经网络建立乙醛氧化制醋酸氧化塔收率模型,并对RBFN的训练信息的β值、Δ值的选取和在线学习等方面作了研究和改进,与改进前相比,性能明显提高。现场运行结果表明所建立的模型简单、精度高,能满足工程要求。     

子空间辨识方法的研究与改进

文中研究了基于状态空间模型的子空间状态空间系统辨识方法,具体介绍了该方法的辨识原理,同时将该方法与AIC准则相结合,对子空间辨识方法进行了改进,并对该方法进行了仿真研究。结论表明:该方法可以非常准确地得到系统的阶次,避免由于阶次选择不同而引起的辨识误差,具有很广阔的实际应用前景。