基于MAS的化工过程故障诊断研究(Ⅰ)

提出了一种新的基于多智能体的分布式化工过程故障诊断方法.通过定义化工过程的诊断本体论和功能-行为本体论,系统在提高诊断系统性能的同时,能够显著降低整个系统构造的复杂程度.采用本文给出的化工过程诊断本体论后,整个多智能体故障诊断系统的开发任务从智能体的结构设计转移到对诊断本体论属性的应用上.     

基于MAS的化工过程故障诊断研究(Ⅱ)

针对化工过程的故障诊断问题,给出了分布式化工过程故障诊断问题的多智能体的合作求解模型。通过对尿素生产过程中尿素蒸发与造粒的化工过程的仿真研究,详细描述了基于多智能体的故障诊断系统的应用方法。这种分布式的框架结构同以往的集中式的诊断方法相比,无论是在满足通信需求还是在简化计算复杂程度上都具有显著的优越性。     

离散属性的缺损数据处理方法

讨论了利用领域知识，如完整性约束，分级概念等，对原数据库进行重新处理并且给那些丢失或明显背离常规的属性确定一个取值区间。实验证明利用这种基于属性的知识发现方法处理缺损数据是很有效的。     

基于方差分解的一类非线性串级控制系统性能评估

最小方差下限代表在输出方差方面控制系统所能达到的最优性能。对于一类存在过程非线性的串级控制系统,传统的线性系统评估方法会造成最小方差下限估计值过大。首先证明一类表示为面向块模型的非线性串级控制系统最小方差下限的存在,其仅与若干主、副回路扰动项有关;然后通过系统输入输出数据建立多项式模型近似描述非线性串级控制系统,利用方差分解公式,采用蒙特卡罗方法进行统计模拟实验,估计这些扰动项对输出总方差的贡献量,进而确定最小方差下限估计值;最后通过与线性评估方法的比较,表明了该方法估计此类串级控制系统性能的有效性和正确性。     

基于改进粒子群优化算法的闭环时滞系统辨识

闭环时滞模型参数的辨识一直是先进工业控制领域的一个重要课题。然而由于时滞的存在,被控量不能及时地反映系统所承受的扰动,从而产生明显的超调,使得控制系统的稳定性变差。本文充分利用粒子群优化算法收敛速度较快和混沌运动遍历性的优点,提出了一种基于混沌优化思想的混沌粒子群优化算法来直接辨识含有滞后环节的被控对象的闭环传递函数,而不用将其转化为状态方程。将闭环时滞系统的传递函数通过z变换转化为离散的差分方程,对于滞后环节的处理,用一阶Pade近似。利用CPSO的全局优化能力来极小化误差准则函数,从而获得模型参数的估计值。仿真实验结果证明:该方法收敛速度较快、辨识得到的参数精度较高,适用于实际的工业生产。该方法与辅助变量最小二乘方法相比,计算量小、过程简单、不用计算多重积分、辨识速度较快、辨识精度高。     

基于QPSO的PID神经网络控制算法及其仿真

PID神经元网络控制算法具有较好的动态和稳态性能、很强的解耦能力和抗干扰能力,适用于非线性多变量耦合系统的解耦控制。在对PID神经元网络控制算法研究的基础上,提出了基于量子粒子群权值修正多变量PID神经元网络控制算法。仿真实验结果表明,该算法解耦控制效果好,具有较强的抗干扰能力。     

一种高效并行关联规则挖掘新算法

提出了一种在微机集群上实现的高效并行算法。该算法利用矩阵理论中上三角矩阵的良好性质，通过数据库约简、投影等操作，在微机集群的各节点上开展并行挖掘，从而提高挖掘算法的效率和可扩性。在微机集群上的实验证明，该算法能大大提高关联规则的挖掘效率，并具有良好的可扩性。     

基于非线性微分几何理论的半间歇聚合釜温度控制器设计

半间歇聚合反应具有强非线性、时滞、时变的特点,反应机理复杂,其温度控制一直是难点。应用传统的串级PID控制结构,无法保证温度控制在允许的误差范围内。为保证产品质量,设计了一个非线性控制器来提高温度控制精度。根据Chylla-Haase反应器模型,利用非线性微分几何理论,通过微分同胚和状态反馈,实现输入-输出精确线性化,在此基础上引入误差渐近跟踪项和积分器,设计出温度渐近跟踪控制器,通过调整控制器参数,可达到误差快速指数衰减。仿真结果表明该控制器在设定值跟踪和抗干扰方面明显优于串级PID控制器及模糊串级PID。     

基于蚁群算法的故障识别

提出了一种新的基于蚁群算法的故障诊断知识获取算法。该算法将故障诊断中故障的识别分类问题转化为求解带约束的最优化聚类问题,并应用改进的蚁群算法,基于群体的协作与学习求解这一聚类问题。将该方法应用于一化学反应器的故障诊断过程,结果表明该算法具有实现简单、收敛速度快、本质分布式并行性、鲁棒性强以及故障识别结果可靠等优点。     

非线性预测控制在三容水箱液位控制系统中的应用

为了进一步提高非线性模型预测控制的计算速度、控制精度和抗干扰能力,该文提出了一种基于无迹卡尔曼滤波和快速阶梯预测控制结合的控制器设计方法。该方法在快速阶梯预测控制器的基础上,加入了基于奇异值分解的无迹卡尔曼滤波算法(Singular value decomposition unscented Kalman filter),在反馈校正之前先通过滤波降低噪声干扰,从而降低控制误差。通过三容水箱液位控制模型对该控制器设计方法进行了仿真验证,从仿真结果中可以看出该控制器能够在计算速度达标的前提下,提高系统的控制精度和稳定性。该结果证明了改进后的控制器能进一步有效克服噪声、模型失配等情况,很好地提升了控制器的可靠性。