自适应递推核学习及在橡胶混炼过程在线质量预报的工业应用

实时测取混炼胶门尼粘度是橡胶和轮胎厂十分关心和亟待解决的问题.采用两阶段递推核学习建模方法,按配方快速建立橡胶混炼过程门尼粘度的预报模型,并对模型进行递推更新以适应过程的快速变化.结合混炼过程的特点,提出一种适合门尼粘度的性能指标,并推导了采用快速留一交叉验证法对核学习模型参数进行自适应选择,避免人为选取参数的片面性.所研发的先进密炼信息集成与控制系统已在国内多家大型橡胶和轮胎厂上线应用.门尼粘度实时预报的工业应用结果表明了其实用和有效性,对橡胶混炼过程具有重要的现实和经济意义.

分数阶系统的迭代最小二乘辨识算法

针对等比例阶次的分数阶系统的特点,提出了一种分数阶系统频域辨识的迭代最小二乘算法,并将运算数据的实部和虚部分离计算引入辨识过程,简化了计算的复杂度。此算法是整数阶系统辨识频域最小二乘算法的推广。通过无噪声和有噪声两种情况下的仿真实验,证明了该算法的有效性。

特征空间递归更新的ICA算法及发酵过程监测应用

及时更新监测模型以适应过程的时变特性,对准确检测出化工过程异常和设备故障具有重要意义。针对普通独立元分析(ICA)算法在更新计算监测模型时计算复杂度高、效率低的缺点,提出了一种基于特征空间递归更新的在线独立元分析(RUFS-ICA)算法。将算法应用于青霉素发酵过程的在线建模与监测中,与普通ICA方法相比,仿真统计结果表明,平均误警率降低至1.67%,基本克服了漏报现象;与其他在线更新算法相比,复杂度明显降低,计算时间减少54.1%,节省了存储量。

混炼胶质量预测和排胶控制的GMPLS模型研究

针对混炼胶密炼工艺特性,提出广义多路部分最小二乘(GMPLS)算法,建立混炼胶门尼粘度预测和排胶控制模型,克服了普通最小二乘算法在间歇生产质量控制建模中的局限性。试验结果表明,该模型预测混炼胶质量效果良好,并可根据工艺要求在线调整排胶工艺参数,实现智能排胶控制,提高混炼胶质量。

化工过程监测系统的传感器网络设置问题研究

化工过程监测系统的性能与其传感器网络的设置方式有直接联系。通过建立化工过程有向图模型,结合故障传播模式分析和传感器网络搜索算法,从过程监测的角度研究了传感器设置问题。给出了考虑故障可观性与分辨率下的传感器设置方法。并以CSTR-heatexchanger过程为例,说明了统计过程监测方法与传感器网络设置问题相结合的重要性。

基于Petri网的柔性制造系统动态优化模型

为解决柔性制造系统的动态优化调度问题,在基于扩展高级全局决策Petri网的柔性制造系统优化模型的基础上,提出了实时-优化切换控制Petri网模型。该模型在柔性制造系统发生加工设备故障、急件插入等异常情况时,自动切换并运行全局优化调度算法,并在系统允许的时间范围内,再切换返回到原有系统状态,按照新的优化结果运行。最后,以实时-优化切换控制Petri网模型与基于遗传的最小平衡算法结合为例,证实了该模型是有效的。

基于多小波的医学图像阈值分割算法研究

图像分割技术是医学图像处理和分析中的关键技术。本文通过构造一个正交多小波,把图像在尺度空间展开,对不同分辨级下的小波系数采用不同阈值进行分割处理。应用自动和交互相结合的分割方法,通过对目标区域图像特征进行分析,交互确定目标区域的大致灰度范围。在综合考虑图像的边缘和区域的基础上,确定精确的阈值,将目标组织从背景中分割出来。通过对计算机断层扫描医学图像进行分割处理和对比实验,得到的图像清晰度明显提高,证明该方法不仅能得到较清晰的感兴趣区域,而且还能获得较清晰的边缘特征。

层析成像技术在多相流检测的应用研究

在对各种层析成像技术的基本原理及优缺点进行分析的基础上,本文采用了一种新型多相流检测技术——电阻抗成像技术,并且提出了一种应用于EIT图像重建的新算法,该算法通过融合遗传算法和Landweber迭代算法的优点来提高算法的收敛速度和重构图像的质量。实验结果表明EIT系统是一种行之有效的多相流检测系统,所采用的算法兼备收敛稳定性好及收敛速度快等优点。

基于遗传和禁忌算法求解一类车间调度问题

针对一类具有路径柔性的车间调度问题,在考虑遗传算法早熟收敛问题和禁忌搜索法自适应优点的基础上,将遗传算法和禁忌搜索法结合起来,提出了基于遗传和禁忌搜索的优化调度算法,并用实例证实了该算法的有效性。

一类资源负荷均衡问题的误差极小化调度算法

针对一类n个独立任务在m个不完全同等的处理机上处理,使处理机的最大负荷为最小的非抢先调度问题,在双最小平衡算法的基础上提出了误差极小化算法,并分析了它的时间复杂性。在此基础上,提出了基于遗传的误差极小化算法,并通过仿真实例证实了它在结果上优于基于遗传的双最小平衡算法。

基于扩展高级全局决策Petri网的FMS优化模型

柔性制造系统是一个复杂的离散事件动态系统。在扩展高级决策Petri网的基础上,提出了一种具有全局结构的扩展高级全局决策Petri网,对柔性制造系统进行建模的方法。以扩展高级全局决策Petri网与基于遗传的最小平衡算法结合为例,证实了扩展高级全局决策Petri网与智能优化方法相结合,既提高了FMS优化调度的整体性能,又使调度具有较强的可观性。