工业自动化专业应用型硕士研究生的培养

研究生教育是培养高层次专门人才的重要途径之一,自1978年恢复研究生招生以来,本专业坚持加强课程建设,培养研究生的科研实践能力,培养了一批能独立从事科研或应用开发的应用型工业自动化专业硕士研究生,他们中许多人已成为学科科研队伍的生力军,或成为各单位的技术骨干。

电厂信息综合自动化的实现

描述了现代电厂综合自动化系统的发展趋势,提出了以信息为基础对传统的电厂进行自动化改造的构想,勾画出电厂综合自动化系统的基本框架,详细分析了其基本功能及组成方案。结合在电厂中实施的实例研究了在实施信息综合自动化过程中所要注意的问题,指出了实时数据库等关键技术运用的作用,以及信息集成在企业生产中的重要地位和实际运用中的不足之处,进一步验证了电厂实施信息综合自动化的必要性和取得的良好效果。

2000年化工自动化展望

回顾了化工自动化发展的历程。着重从检测、基于微处理器的控制装置、基于现代控制理论的先进控制系统、智能控制、安全控制、操作优化和生产调度优化、间歇控制、工艺与控制设计的计算机化八个方面展望了化工自动化的发展。

DCS与化工自动化的新潮流

在简单回顾ＤＣＳ过程控制的发展情况后，着重分析了当代化工自动化的新潮流。在此基础上，说明：ａ．ＤＣＳ是使化工自动化跨上新的高度与宽度的合适技术工具；ｂ．过程控制的新进展使ＤＣＳ的功能有充分发挥的机会，将带来更显著的经济效益；ｃ．自动化的新潮流又向ＤＣＳ提出新的要求。

2000年化工自动化展望

本文首先分析了控制理论和策略、自动化技术工具和自动化水平发展间的关系和趋势。然后对检测技术、控制装置、基于现代控制理论的先进控制、基于知识的智能控制、安全性控制、操作优化和调度优化、间歇过程的控制、优化及调度、工艺与控制设计的计算机化和整体化等方面剖析了当代特征和动向。

在基于Internet的商业自动化系统中的XML应用分析

本文对基于 Internet的商业自动化系统的流程、管理模块等进行了探讨 ,分析了 XML在进销存供应链中的应用利弊 ,信息流规范的建立以及如何在系统中实施等。

丙烯腈聚合生产过程综合自动化系统

论述了一控制理论和信息技术在工业生产中成功应用的实例。以丙烯腈聚合生产过程为对象,建立了全流程多种结构数学模型,开发成集动态数据库、过程模拟、统计分析、质量检测和控制、在线优化、故障诊断等功能为一体的生产执行系统,工程软件系统连续稳定运行,取得了较大成效。

裂解炉清焦过程自动控制软件的研究与实施

简介了裂解炉的清焦工艺。描述了自动程序清焦的设计思路和工程实现。对系统的组成做了说明 。

BP人工神经网络隐层结构设计的研究进展

指出BP人工神经网络隐层结构的确定,尤其是隐层神经元数目的选择历来是研究的热点。针对目前解决这一问题尚缺乏严格的理论依据,设计者多凭经验而定,介绍了用来优化设计隐层结构的可行方法,纵览了现有多种设计研究成果,从而探讨了新的设计方向。分析了网络隐层结构优化问题的产生及其理论依据,对各种设计方法进行了详细的分类综述, 探讨各自的优势与不足,并对神经网络结构优化问题的研究和发展做了评述与展望。

多变量系统的软测量建模研究

研究加氢裂化分馏塔多个产品的质量指标同时预报的一类 MIMO软测量建模问题 ,采用 RBF网络和 Fuzzy ARTMAP网络对该 MIMO系统进行建模 ,并用 RBF网络建立了每个输出的独立的MISO软测量模型。应用实例表明 。

遗传算法的改进及其应用研究

基于工程优化命题的特点对传统遗传算法进行了改进，改进算法在尿素工业过程神经网络建模和专家系统知识获取中的应用结果表明，该算法适用范围广，可有效地解决若干工程优化问题．

求解约束优化问题的文化算法研究

文化算法的主要思想是明确地从进化种群中获得求解问题的知识(即信念)并用于指导搜索过程.本文提出了一种基于多层信念空间的文化算法,该算法通过对多层信念空间的择优选用将提取的知识用于提高进化计算性能来解决约束优化问题.应用实例表明该算法具有较好的结果和较少的计算量.

混沌粒子群混合优化算法的研究与应用

为使粒子群优化算法(PSO)初始粒子均匀分布在解空间,分析了混沌运动的遍历性并根据粒子间欧式距离大小改进了PSO初始种群提取方法。提出了一种混沌粒子群混合优化算法,该算法将优化过程分成两阶段,两分群分别采用PSO算法和混沌优化算法同时进行。对四个高维复杂函数寻优测试表明算法的鲁棒性、收敛速度和精度,全局搜索能力均优于常规PSO。将提出的改进算法用于乙烯收率软测量建模,应用结果表明模型精度较高、泛化性能好。

差分进化粒子群混合优化算法的研究与应用

对基本粒子群算法(PSO)和差分进化算法(DE)进行了分析,有机结合两种进化算法提出了一种新型差分进化粒子群混合优化算法,该算法将优化过程分成两阶段,两分群分别采用PSO算法和DE算法同时进行。迭代过程中引入进化速度因子并通过群体间的信息交流阻止算法陷入局部最优。对4个高维复杂函数寻优测试表明算法的鲁棒性、收敛速度和精度,全局搜索能力均优于常规PSO和DE。将提出的改进算法用于乙烯收率软测量建模,应用结果表明模型精度较高、泛化性能较好。

高斯核支持向量机分类和模型参数选择研究

支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是近几年发展起来的机器学习新方法,以高斯核为核函数的支持向量机在实际应用中表现出良好的学习性能,被广泛应用于模式分类中。论文研究了高斯核支持向量机分类在IRIS分类问题上的应用,并结合结构风险最小化原则分析了误差惩罚参数C和高斯核宽度σ对SVM性能的影响,最后通过数值实验进一步分析了这种影响。

基于径向基函数的非线性岭回归方法及仿真研究

提出了一种基于径向基函数的非线性岭回归建模方法(RBF-RR),该方法的核心是先通过RBF的转换实现输入样本的非线性映射,然后用岭回归方法进行线性建模,并采用了一种效果较好的基于广义交叉有效性(GCV)的逐步估计法来确定岭参数k;该建模方法的优点在于:径向基函数的引入赋予岭回归方法非线性功能,同时岭回归方法又可以消除使用RBF进行非线性处理后RBF输出之间潜在的复共线性。通过仿真研究表明:使用RBF-RR建立的模型具有较好的稳定性和预测精度。

差分进化算法研究进展

针对一种新兴的进化算法——差分进化算法,介绍该算法的基本原理、算法流程、算法参数及其对算法性能的影响,总结控制变量选择的经验规则,归纳了改进差分进化算法和算法在相关领域的应用概况,已研究的理论和应用成果均证明该进化算法的有效性和先进性,具有广阔的发展前景。最后对差分进化算法进一步的研究工作进行了探讨和展望。

机械臂轨迹跟踪控制研究进展

综述了近年来刚性机械臂轨迹跟踪控制研究领域的最新进展。根据应用于机械臂的不同控制算法进行分类,从自适应PID控制、神经网络自适应控制、模糊自适应控制、滑模变结构控制和鲁棒自适应控制5种主要控制方法进行阐述。重点从关节空间出发,论述了各种控制算法在提高机械臂轨迹跟踪性能方面的各自优缺点,并分析了它们之间的相互联系。对机械臂轨迹跟踪问题的研究方向进行了展望。

动态系统故障诊断技术的研究与发展

故障诊断技术经过几十年的迅速发展,已经出现了基于不同原理的众多方法,如基于解析模型的方法、基于信号处理的方法以及基于知识的方法。近年来,故障诊断技术又应用了多种新的理论和方法,如小波变换、主元分析法、支持向量机、分形等。在综合大量文献的基础上,系统地总结了国内外动态系统故障诊断技术的研究现状,介绍了近几年出现的一些新的故障诊断方法的特点和局限性,给出了一些典型的应用实例。最后对这一领域的发展趋势进行了探讨。

模拟移动床过程的模型研究

在工艺分析的基础上，采用理论平衡级模型对模拟移动床Ｐａｒｅｘ过程进行了模拟，并在此基础上，通过仿真研究了工艺参数变化对过程操作的影响。