基于小波变异的改进粒子群算法

为了提高粒子群算法搜索精度和避免陷入局部最优,提出了一种改进的粒子群优化算法。一方面引入平均最好位置调整速度,使粒子可以利用更多的信息决策自己的行为;另一方面对引入的平均最好位置进行小波变异,增加算法的种群多样性。仿真实验结果表明:改进的粒子群算法具有寻优能力强、搜索精度高、稳定性好等特点。

pH值串级控制在煤粉加压气化技术中的应用

由于存在时滞性和非线性等特性,pH值控制一直是工业上控制的难点。本文采用的以pH值控制为主回路,以碱液流量控制回路为副回路的串级控制系统在煤粉加压气化技术中有着良好的应用。

粉煤锁斗系统充/泄压过程的HYSYS动态模拟

利用HYSYS软件对粉煤锁斗系统充/泄压过程进行了动态模拟,并对模型进行了验证。充/泄压过程主要物流的流量以及充/泄压时间与设计值吻合。本模型可以为粉煤锁斗系统的阀门选型提供依据,以及对PID参数进行调试,还可以计算粉煤锁斗系统消耗氮气的峰值量、最小量以及平均流量。

基于高斯变异的智能单粒子算法

针对智能单粒子优化算法(ISPO)容易出现算法早熟、收敛精度低的现象,提出一种基于高斯变异的智能单粒子算法(GISPO)。当粒子陷入局部最优值,每一维速度会降到一定的阈值,整个粒子进化处于缓慢阶段;此时给予搜索到的历史最优极值一个自适应的高斯变异扰动,会大大提高粒子的逃逸能力,帮助粒子快速地跳出局部极值点,不断地向全局最优解靠近。通过几个标准测试函数进行实验,结果表明该算法的收敛速度、搜索精度和稳定性均优于ISPO算法。

柴油深度脱硫技术研究进展

加氢柴油中残留的硫化物主要为二苯并噻吩及其衍生物,因此,脱除柴油中二苯并噻吩类硫化物是实现柴油深度脱硫的关键技术。系统地介绍了加氢脱硫、生物脱硫、氧化脱硫和吸附脱硫等技术及其优缺点,重点介绍了反应吸附脱硫技术的最新研究进展。

量子粒子群算法在可燃性气体检测中的应用

可燃气体检测报警器是现代工业现场中必不可少的安全仪表,如何有效地布置可燃气体检测报警器是感器技术发展领域的一个重要课题。本文把量子粒子群算法(QPSO)引用到大型工业现场可燃气体检测报警器的布置方案设计中,在顾及生产安全的前提下综合考虑到投资和维护的成本。实验结果表明,该算法能进行有效的布点设计,并在寻优能力和收敛速度方面都取得了良好的效果。

气化炉火焰智能化检测系统

近年来,智能可视化燃烧测控技术成为燃烧领域研究的热点问题。针对粉煤气化炉内燃烧火焰图像的智能化检测,开发了同时具备火检、视频图像和温度预报三种功能的"三合一"气化炉火焰智能化检测系统。该系统无论在气化炉点火、升压还是投煤等工况波动阶段均能够表现出稳定的性能。目前已经在2 000t/d干煤粉气化炉中得到广泛应用。