基于多变量耦合的电解铝负荷等效模型构建与优化

随着环保要求日益严格和市场竞争加剧,电解铝行业亟需提高能源利用效率。本研究聚焦于电解铝负荷等效模型的构建与优化问题,创新性地结合了深度学习技术和多变量耦合分析,通过对大规模工业数据的深入挖掘,研究揭示了电流密度、电解质温度等关键因素对负荷的影响机制,所构建的LSTM-Attention模型在各时间尺度上均表现出色,周级预测的平均绝对百分比误差仅为0.71%。基于模型预测,研究提出了一套优化策略,在保证铝液纯度不低于99.7%的前提下,将单位能耗从13450 kWh/t-Al降低到12920 kWh/t-Al,为行业实现绿色低碳发展提供了可行的技术路径。

基于模糊控制的超静定、多变量耦合空气弹簧隔振系统姿态控制

针对超静定、多变量耦合空气弹簧隔振系统开展其姿态控制研究。先将超静定问题转化,经过分析控制对象模型,提出一种新的基于耦合特性识别的控制方法,并将该控制方法融入模糊控制器的设计,以实现多变量耦合系统姿态控制。最后,通过试验表明控制方法可行,并且所设计的控制系统具有较好静态、动态性能。

针对多变量耦合时滞系统的无模型控制改进算法

工业生产是国家经济发展的命脉,而在工业生产中过程控制起到非常重要的作用。实际的工业过程控制系统难以避免时滞,再者大部分的工业化生产过程都不只有一个被控量且往往互相耦合,种种原因使得整个控制过程难以建立准确的数学模型,因此一般控制方法难以实现令人满意的控制。无模型自适应控制(model free adaptive control,MFAC)方法无须建立被控对象准确模型,可直接进行控制器的设计,考虑针对被控系统的大时滞特性,将基本MFAC算法中的控制律进行变周期差值分析,增大控制输入差值周期,对原有控制算法进行改进,并对MIMO系统实现直接解耦控制。以循环流化床锅炉燃烧过程模型为例,MATLAB计算机模拟仿真实验表明该改进算法具有良好的控制效果。

多变量耦合系统——大姿态复合运动三轴平台的建模及仿真

在惯性制导系统中，三轴平台为载体提供了精确的姿态信息，当载体作大姿态复合运动时，三轴平台是一个非线性、时变的多变量耦合系统，其模型十分复杂，建模也非常困难．通过详尽的动力学分析为平台台体推导出完整的运动方程，并对此进行线性化处理，进而根据实际结构建立了系统模型框图，最后，采用面向对象建模技术（ＯＭＴ）对系统进行了计算机仿真．仿真结果表明，大姿态复合运动的平台仍具有较高的姿态控制精度，并验证了将二阶小量忽略的线性处理方法既可以简化模型，又不会影响模型的各项精度．

轮胎-路面接触应力的多变量耦合分析

针对11.00R20全钢载重子午线轮胎,利用Abaqus软件建立了轮胎-路面接触的三维有限元模型,通过耦合轮胎的垂直载荷、工况和侧倾角3个变量,模拟研究不同状况下轮胎-路面接触应力的变化情况。分析不同状况下轮胎的接地印痕应力云图,获得不同变量耦合作用下轮胎的接地应力变化趋势。本研究突破了以往常规静态或匀速条件下仿真结果的局限性,提高了计算的可靠度,可对轮胎-路面接触应力的研究及对路面保护、轮胎优化设计起指导作用。

基于多变量耦合反馈的电动助力转向模糊PID控制策略研究

采用动力学分析方法建立了电动助力转向系统的数学模型,基于数学模型建立了电动助力转向系统的离线仿真模型。在分析经典PID控制方法基础上,提出了一种基于多变量耦合反馈的电动助力转向模糊PID控制方法。利用离线仿真和台架实验对所提出的控制方法进行分析,实验结果表明:与传统PID控制方法相比,所提出的多变量耦合反馈模糊PID控制方法可有效提高电动助力转向系统转向操纵的轻便性和稳定性。

多变量耦合系统——三轴平台的稳定性

提出了用于多变量耦合系统稳定性分析的非解耦方法，该方法不需要增加解耦措施，只需通过方程之间的变换，就可以判别出耦合系统的稳定性．将此法应用到大姿态复合运动三轴耦合平台系统的稳定性分析中，比较分析结果与仿真结果后，证明方法是有效的．通过分析和仿真得到的平台系统稳定临界姿态角为平台尝试大姿态角运动提供了理论依据．

集成结构变异与仿真分析的多变量耦合技术

为实现产品性能驱动的快速响应设计,通过多变量建立结构变异与仿真分析的耦合关联,集成结构变异与仿真分析异构系统。结构变异是移植结构与基型结构的拓扑搭接,通过多级特征的更改,保留结构变异过程中的多变量。由主成分分析法提取耦合设计变量,建立结构变异与仿真分析的多变量耦合模型,并在此基础上进行求解,实现结构变异与仿真分析的多变量传递与反馈。开发了集成结构变异与仿真分析的先进设计平台,并在精密塑料注射成型装备的设计开发中得到应用。

具有较大纯滞后的多变量耦合过程控制系统

本文介绍该控制系统的设计、各通道动态特性的测试．并对提出的ＰＩ＋Ｄｅｌａｙ解耦控制器的设计方法进行了实验研究。结果表明，该系统基本满足设计要求。

采用多变量耦合网络与变分图自编码器的机械设备异常检测方法

为了全面准确地检测出潜在的设备异常,针对汽轮机、风电转子等高关联耦合分布式系统多测点多源传感器产生的多维多态监测数据,提出了一种基于多变量耦合网络与变分图自编码器的异常检测方法。首先采用去趋势互相关分析(DCCA),定量分析多维变量间的耦合关系,构建复杂系统多变量耦合关系网络。在此基础上,建立基于无监督学习的变分图自编码模型,对系统多变量耦合关系网络进行特征提取,使用正常数据训练该模型,图卷积网络作为编码器学习输入数据的分布,采样获得其潜在表示,以实现耦合网络的重构,采用重建概率作为系统多维多态监测数据异常检测评价指标。最后以某火电厂汽轮机组转子系统监测数据为例开展异常检测分析,结果表明:考虑多维多态监测数据间的耦合关系,提高了系统异常检测的准确性和可靠性;引入基于变分图自编码器的无监督学习方法,降低了经验依赖性并克服了异常样本少的问题。

可控受限多变量耦合系统的智能控制

针对可控受限多变量耦合系统,提出了一种基于对角递归神经网络(DRNN)整定的PID混合解耦控制。采用对角递归神经网络来辨识系统模型,进而对PID控制器参数进行整定,实现多变量解耦控制。通过对多变量耦合控制系统的设计和实时控制,实际控制结果达到了解耦控制的要求,并具有无超调、响应速度快、控制精度高等特点。

基于带遗忘因子交替广义最小二乘法的多变量耦合系统参数辨识

针对多变量耦合系统参数辨识,在传统最小二乘法基础上,提出了一种带遗忘因子交替广义最小二乘法,该方法结合了递推最小二乘法与广义最小二乘法的优点,既能够实现无偏估计,计算又得到简化。该方法通过在线系统辨识,能够快速跟踪系统时变参数,可以获得高精度参数估计。最后通过d SPACE公司DS1103搭建了一个两入两出的水箱耦合系统,实验结果表明该系统辨识方法的有效性和可靠性。

多变量耦合系统的神经网络预测建模

针对可控受限的多变量耦合系统,采用改进BP算法,基于BP神经网络建立了多变量炉温控制系统的神经网络预测模型。仿真结果表明,BP神经网络能够较好的描述多变量炉温控制系统中的耦合关系,预测模型简单,是理想的多变量非线性系统模型辨识网络。

可逆冷轧机液压压下与张力耦合控制系统的研究

针对可逆冷轧机的厚度控制问题,运用机理法分别建立了位置闭环控制系统和张力控制系统动态数学模型.利用纵向厚差方程建立液压压下与张力多变量控制系统的数学模型,运用对角矩阵法进行解耦,并采用Matlab语言仿真.

基于DRNN的非线性多变量系统控制算法

针对一类多变量耦合的非线性系统,提出了一种基于对角递归神经网络(DRNN)优化的PID控制方法.首先根据系统模型机理给出了用于优化PID控制器参数的性能指标,然后利用神经网络辨识控制律所需的Jacobian信息,并针对加快神经网络权值收敛速度过程中的震荡问题,提出了一种新型的自适应动量因子.最后通过仿真验证了理论的可行性.

甲醇精馏自控稳定性的提高方法

甲醇精馏是因粗甲醇混合物中各个不同组分之间的相对挥发度不相同,经过加热,是在同一个温度基准下,在粗甲醇中的各种不相同的组分多次通过一部分气化和一部分冷凝,其中在粗甲醇中的不相同的杂质组分会被除去,最终会得到符合GB/T 338-2011标准的精甲醇,这样就实现了粗甲醇中各种混合物的分离。由于甲醇混合物进料流量及组成存在波动,用于精馏的蒸汽温度、压力亦不稳定,对于这种多变量耦合、大时滞的系统,PID单回路的常规的操作和控制很难达到理想的控制效果。为了解决以上问题,迫切需要采用先进控制技术。介绍了利用先进控制系统提高甲醇精馏自控稳定性的方法,在保证精甲醇符合产品质量的情况下,还能提高精馏装置关键工艺参数的稳定性,通过运用优化控制策略,实现了产品单耗降低、收率提高。

基于单元斜率永磁曳引机ARSM优化设计

依据指标优化设计一款额定功率为7.5kW、效率大于89.7%的永磁同步曳引机。由于磁路法单一参数扫描无法分析永磁曳引机中多变量、强耦合关系,以及设置斜槽或斜极时存在削弱齿槽转矩同时牺牲一定的输出转矩这一对不可调和的矛盾,现通过自适应性响应面法(ARSM)对曳引机各参数优化调整,同时引入新变量单元斜率以此中和永磁曳引机固有矛盾,计算出最佳斜槽角与最佳设计点,然后有限元仿真曳引机各项优化特性并试制样机。结果表明,引入单元斜率后基于ARSM优化可使曳引机齿槽转矩峰峰值缩小88.3%而效率提升一个百分点,且试制样机具有宽广高效的运行范围。

汽包锅炉负荷-压力-水位简化非线性动态模型

针对汽包锅炉负荷-压力-水位之间的耦合关系以及水和水蒸气热力性质的复杂性,提出一种新的火电机组建模思路:建立机组负荷-压力对象的能量平衡方程和水位对象的质量平衡方程,再分别增加质量修正和能量修正,从而得到微分方程形式的锅炉燃料量-汽轮机高调门开度-给水流量与机组负荷-机前压力-汽包水位之间的多变量简化动态模型.对某600 MW机组在不同负荷下进行了扰动试验,结果表明:此模型能够反映对象主要的动态特性和非线性特性.

过程模型参数辨识仿真器的开发及应用

采用序贯模块法开发设计了造纸过程模型参数辨识仿真器。实例表明,本仿真器能对大时延、多输入多输出耦合的复杂造纸过程进行过程模型参数辨识的仿真。为模型预测控制系统在造纸过程的应用提供了一个过程模型参数辨识的工具。

基于并行遗传算法的向心涡轮气动优化设计

为了提高向心涡轮轮周效率,保持流量、膨胀比不变,以流道、安装角、型面为设计变量,基于并行遗传算法的优化方法,对某微型发动机向心涡轮叶片气动性能进行多变量耦合的自动优化设计,利用商用软件NUMECA进行3维流场计算分析,并比较了优化前后向心涡轮转子的总体性能。结果表明:在设计工况下,向心涡轮的轮周效率提高近3%,流量也略有增加,膨胀比近似不变;在非设计工况下,优化叶片效率均高于初始叶片的,向心涡轮的整体性能得到提高。该算法不仅可自动实现多变量耦合优化,而且可高效地得到高气动性能叶片。