计算机通信及神经网络技术在软测量中的应用

介绍了基于OPC的DCS与微机网络数据通信技术和基于神经网络预估技术在生产过程软测量系统中的应用.以某己内酰胺装置软测量系统的开发为例,讨论了相关技术问题和解决思路.现场的实测数据仿真验证结果表明了软测量系统的有效性,最后给出了软测量技术应与生产过程优化相结合的方向发展.     

径向基函数神经网络在精馏塔软测量中的应用

精馏塔是化工过程中最常用的操作单元，具有银强的线性和时变性，故很难进行机理建模分析或常规在线实时控制，因而提出一种基于径向基函数神经网络的优化控制方案。通过利用径向基函数神经网络建立精馏塔产品质量的软测量模型，将软测量结果与现场数据比较，表明本模型具有比较准确的跟踪显示效果，并将软测量模型进一步应用到精馏塔的回流量和釜液排放量的优化控制中。     

软测量技术及其在加氢裂化分馏塔中的应用

在总结现有各种软测量技术的基础上,指出统计分析方法中的部分最小二乘法和神经网络方法中的径向基函数网络,是经实际应用证明有效的方法。提出了一种将ＰＬＳ和ＲＢＦＮ结合的方法,并将ＰＬＳ,ＲＢＦＮ,ＰＬＳ－ＲＢＦＮ３种算法分别用于加氢裂化分馏塔航煤点软测量模型的建立,其泛化结果表明基于ＰＬ－ＳＲＢＦＮ算法建立的软测量模型具有更好的预测精度。     

常减压蒸馏装置先进控制策略研究与应用

结合实际,探讨了在常减压蒸馏装置应用先进控制技术的策略,建立了常减压蒸馏装置初馏与常压部分和减压部分多变量预估控制器,取得了良好的投用效果。     

软测量在污水处理过程中的研究与运用初探

伴随着社会主义市场经济的发展,我国现代工业进入到了一个快速发展的黄金期,其中对污水处理技术的研究日渐受到人们的重视。但在污水处理的过程中,存在着很多不可控制性因素与特征,比如参数的时变大,多个变量耦合等,这些都使得污水处理无法达到最佳水平。传统的传感器无法接受最新的信息,也为重要变量的测量带来了很大的困难。本文将从污水处理与软测量的角度出发,探讨软测量技术在污水处理过程中的运用及发展趋势。     

粗集理论在萃取精馏塔软测量中的应用

丁二烯萃取精馏过程中,副产品抽余液(BBR)的质量(丁二烯含量)和很多工艺参数有关,工艺参数之间又是相互关联、耦合的,并具有噪声。应用粗集方法将这些工艺数据进行压缩和抽提,解决了工艺参数间的相关问题,同时去掉了一些信息量不大,并带来噪声的成分。用模糊C均值聚类算法将训练集分成具有不同聚类中心的子集,每一子集用径向基函数(RBF)网络进行训练来获得子模型,然后用模糊聚类产生的隶属度将各子模型的输出加权求和得到BBR中顺丁烯的含量,由顺丁烯的含量来估计丁二烯含量。结果表明,这种软测量算法具有较好的建模效果,由于采取了数据分组训练,大大节省了建模的训练时间,比单纯的基于神经网络的方法要快得多。     

软测量技术在发酵过程中的应用研究

针对木糖醇发酵过程中关键参数在线测量难问题,建立基于均匀设计（UD）和遗传算法（GA）和神经网络（NNs)结构法,实现其在线软测量,实验表明,该模型可实现在线测量。     

Matlab在软测量技术的数据预处理中的应用

现场数据的预处理在软测量技术中有着非常重要的作用。但由于现场数据包含各种干扰样本,且数量众多,运用手工处理这些数据十分困难,甚至无法完成。可应用Matlab软件来处理数据中的过失误差和随机误差,使处理过程更加简便。     

控制测量方向在矿山测量中的基本应用

对比传统的观测技术,测量方向的控制测量技术,在设定好的精度及成效上,凸显了独有的特性。应用GPS的矿山控制测量,能适应矿区内复杂的地表变形、表层沉陷及山体过多等影响。在有着恶劣特性,地形地貌较为复杂破碎的地段内,仍能灵活保证控制测量的精度和质量。利用GPS进行控制测量这一新技术,不受原有的通视限制,节约了成本,促进了测量成效的提升,潜藏着巨大的发展空间。     

数学规划在粗汽油干点软测量中的应用

以催化裂化粗汽油干点为研究对象,讨论了数学规划方法里的回归分析方法用于粗汽油干点软测量的数学建模,在此基础上开发了粗汽油干点软测量组合模型,给出了该模型的实施步骤.利用MATLAB语言编程实现模型算法,并用C++ BUILDER编主程序及界面.在工业装置上投入运行,精度较高,显示了该方法的有效性,在先进的工业过程控制上具有广泛的应用前景.     

Matlab神经网络工具箱及其在软测量建模中的应用

介绍了Matlab神经网络工具箱的一些重要内容,包括数据预处理、训练算法比较、网络泛化能力等.结合一个工业实例阐述了其在软测量建模中的应用,最后通过仿真分析了建模效果.结果表明,利用Matlab神经网络工具箱进行软测量建模研究是行之有效的.     

软测量技术及其在铝电解槽温度测量中的应用

软测量技术可以为一些无法直接测量的参数寻找一种测量方法.从辅助变量选择、数据处理、软测量模型建立和模型修正等方面系统地介绍了软测量技术;并针对铝电解槽温度高、腐蚀性强、温度难以直接测量的问题,选择电解槽的输入电功率和下料速度作为辅助变量,利用现代时间序列分析法建立了带受控项目的自回归数学模型,从而计算出电解槽的温度估计值.在160kA点式下料预焙阳极铝电解槽进行实验,结果证明了该方法的有效性.     

GPS快速静态定位测量在控制测量中的应用

通过大量实例和作者的实践,从观测时段、网图的布设方式等方面论证了快速静态定位测量在布设GPS控制网中的应用.     

软测量技术在铸锭裂纹预报中的应用

针对在铸锭成型过程中无法对裂纹的发展趋势进行在线预报的问题,以铝合金电磁半连续铸造为研究对象,采用软测量技术,通过选取可以直接在线测量的辅助变量,建立了一种基于多层前馈神经网络的裂纹软测量模型.该模型的输出为量化后的裂纹值,从而间接地在线测量了铸锭的裂纹量化值,并对裂纹的发展趋势进行了预报.仿真与实验结果表明:该模型的裂纹预报值和实际值吻合得较好,预报值能很好地反映实际裂纹的倾向,从而使得裂纹的在线预报与在线控制成为可能.     

GPS在工程控制测量中的应用

本文介绍了GPS的特点及基本工作原理，通过其在广州城市快捷路工程控制网中的应用，阐述GPS在工程控制测量中应用的整个过程。     

智能集成模型在苛性比值软测量中的应用

针对氧化铝高压溶出过程中苛性比值难以在线检测及生产过程的复杂性、强耦合性和时变性问题,提出了一个基于机理分析、专家知识和主元分析的神经网络智能集成模型.仿真结果表明,该模型具有较高的精度,能够很好地实现苛性比值的在线预测.     

深入探讨GPS在控制测量中的应用

本文基于笔者多年工作经验,以GPS在控制测量中的应用为研究对象,文章首先详细介绍了GPS控制测量的一些基本要素,包括作业方法、定位精度、作业要求及适用范围等等,而后简要阐述了测量工作技术依据和技术要求,最后笔者详细给出了控制测量布网方案的研究成果,全文理论与实践兼备,相信对从事相关工作的同行有着重要的参考价值和借鉴意义。     

软测量技术在铁矿石表面温度检测中的应用

针对进行熔滴试验来分析铁矿石的高温性能中铁矿石表面温度很难直接获得的困难,提出了运用软测量技术实现在线检测铁矿石的表面温度,以取代原有的拉格朗日插值法进行表面温度离线估算。该方法采用L-M优化算法,通过建立神经网络软测量模型,并结合神经网络的离线学习,建立输入变量和目标变量的对应关系,实现试样试验中铁矿石表面温度的在线检测。仿真结果和对比实验比较结果均表明该方法是合理可行的。     

高精度控制测量在试验场工程中的应用

结合实体工程阐述高精度控制测量设计的基本原理，介绍精密工程控制网精度估算，精度评定，形变观测及分析的基本方法。     

神经网络在交流异步电力测功机软测量中的应用

测功机是对各种动力与传动机械进行性能测试的主要设备,广泛用于齿轮或液力变速器、汽车分动箱、风机和水泵、发动机等装置转矩和输入、输出机械功率测试.从对传统的模型参考自适应方法分析的基础上,结合ADLINE模型,构建了以测功机的定子电流、电子电压为输入量的交流异步电力测功机转速和机械转矩的软测量模型.该模型不需要定子电阻参数,同时将ADLINE模型应用到可调模型来解决PI参数的不确定性,另外为解决参考模型中转子时间常数对参考量输出的影响,建立了以温度为输入的ADLINE模型来在线辨识转子时间常数,并通过加权因子来调整模型的输出.实验证明,该方法具有可行性,为转矩和输入、输出机械功率的测试提供了一种新的方法.