热轧轧制计划的多目标优化模型及算法

针对热轧轧制计划优化问题,建立基于奖金收集车辆路径问题（PCVRP）的多目标优化模型,其中包含两个目标：目标1为最小化相邻板坯的宽度、厚度与硬度的跳跃惩罚;目标2为最大化收集的奖金,即使得尽可能多的板坯编入轧制计划。在此基础上,提出一种基于Pareto最优的多目标蚁群系统算法（MOACS）,避免了传统加权法需要确定目标权重系数的缺点,一次运行可产生多个Pareto最优解,给决策者带来了更大的决策自由度。现场数据测试表明该算法具有良好的优化性能和实用性。     

间歇生产过程配方的模糊聚类方法

针对间歇生产过程的配方缺少定量分析方法，难以用于过程建模和控制策略实施的问题，提出了一种基于类核函数的配方模糊聚类算法．对ISA配方模型进行了简化，建立了配方样本的相似性测度方法；根据配方样本的模式多样性，建立配方类核来代替配方类心，通过最小化所有配方样本到配方类核距离的加权和来对配方进行聚类，从而得到聚类数目及模糊隶属度矩阵．最后对一类间歇蒸发器的配方使用该方法进行模糊聚类，通过和FCM算法的比较验证了该方法的有效性。     

具有两种不同服务的负顾客M~ξ/(G_1/G_2)/1可修排队系统

批量到达排队系统的基础上,考虑单服务台提供两种不同服务的负顾客Mξ/(G1/G2)/1可修排队模型,每个正顾客接受第1种服务后以概率θ(0≤θ≤1)接受第2种服务,或以概率1-θ离开系统.服务规则是先到先服务.正顾客接受两种服务的过程中均可能有负顾客到达,负顾客不接受服务,只抵消正在接受服务的正顾客.通过补充变量法求得系统队长分布及一些可靠性指标.     

一类间歇过程的优化及非线性预测控制

基于主产物浓度和反应温度的RBF神经网络模型,使用粒子群优化算法(PSO)求解该间歇反应主产物产率最大化问题,进而得到反应温度优化曲线。利用RBF神经网络建立了反应器冷却水控制温度阶段的预测模型,采用非线性预测控制,并引入了模型误差项,增强了控制方法的鲁棒性和间歇过程的抗干扰性能。利用 Lyapunov 原理对该预测控制算法做了稳定性分析,确定了系统稳定条件下的参数的取值范围。同时编制控制程序在多功能过程及控制实验装置(MPCE)装置上实现了算法的控制,并与以升温速率为基准的特殊PID调节器的控制结果比较,结果证明了基于RBF神经网络非线性预测控制方法的有效性。     

考虑批量生产的设备视情维护策略优化研究

针对目前市场环境对批量生产中的交付时间、产品质量以及企业信誉愈发看重的情况,提出了考虑三者联合的设备维修策略.首先,在已知产品质量和设备劣化状态存在一定函数关系的情况下,将其衍生至次品率上并将单位周期生产结束后的设备状态与生产时间相结合,进行预防性维护和设备更换的维修方式选择.其次,根据时间阈值和预防性维护阈值,以经济...     

基于自适应加权的多传感器实时数据特征值提取

为实现监测数据的特征值提取，对传感器数据的预处理、时间维及空间维融合方法开展了研究。建立了实时数据融合模型，提出了基于3σ-grubbs检验的异常数据预处理方法，兼顾了异常数据剔除的速度与精度，能很好地消除疏失误差;对单个传感器数据采用分批估计原理进行融合，得到了特征估计值，实现了数据在时间维上的融合;通过对多个传感器的特征估计值采用自适应加权方法进行赋权，实现了数据在空间上的融合，并提出了考虑传感器精度的算法修正。实例计算表明，数据经3σ-grubbs方法处理后方差减小了20%~54%，与传统的算术平均滤波方法相比，分批估计自适应加权融合算法的数据融合方差明显更小，考虑传感器精度后的融合结果更接近高精度传感器值，特征值提取结果更加准确、可靠。