基于差分进化粒子群混合优化算法的软测量建模

针对乙烯生产过程中,用传统方法难以直接完成对乙烯收率的在线测量的问题,提出了一种新型差分进化粒子群混合优化算法,建立了乙烯收率软测量建模。改进算法将优化过程分成两阶段,两分群分别采用粒子群算法和差分进化算法同时进行。迭代过程中引入进化速度因子进行算法局部收敛性判断,通过两个群体间的信息交流阻止算法陷入局部最优。对高维复杂函数寻优测试表明,算法的整体优化性能均强于基本粒子群算法和差分进化算法。应用结果表明,基于改进算法的软测量模型具有测量精度较高、泛化性能较好等优点。     

文化差分进化算法及其在化工过程建模中的应用

提出了一种新的文化差分进化算法,该算法将差分进化算法作为文化算法的种群空间,在文化算法的信念空间和影响函数设计中提出了基于多种知识源的设计方法,通过多种知识指导差分进化的变异操作和交叉操作,使知识的表达和指导种群进化的能力得到加强。函数测试结果表明,基于知识机制的引入使得文化差分进化算法在寻优性能上比差分进化算法有了较大的提高,而对参数的敏感性却相对较小。将文化差分进化算法用于训练补偿模糊神经网络,建立乙烯精馏塔产品质量软测量模型。通过训练与泛化能力的比较结果表明,基于文化差分进化算法的补偿模糊神经网络软测量模型在建模精度和泛化性能上均优于常规补偿模糊神经网络、模糊神经网络以及采用遗传算法优化的模型,具有更好的应用前景。     

研磨外加剂对制备粉煤灰纳米颗粒的影响

探讨了研磨外加剂对制备粉煤灰纳米颗粒的影响。外加剂石墨按与粉煤灰1∶10(质量比)混合后进行研磨，发现研磨后粉煤灰的颗粒粒径与未加石墨相比，粉煤灰的平均粒径减小6.8%,纳米颗粒增加9.6%。分散剂六偏磷酸钠与粉煤灰(质量比1∶200)混合后进行研磨，发现研磨后粉煤灰的颗粒粒径与未加分散剂相比，粉煤灰的平均粒径减小25%,纳米颗粒增加35.2%。将石墨、分散剂与粉煤灰按上述比例混合后进行研磨，发现研磨后粉煤灰的颗粒粒径与未加外加剂相比，粉煤灰的平均粒径减小79.5%,纳米颗粒增加94.8%,在石墨和分散剂的作用下纳米颗粒大大增加。使用纳米粉煤灰处理废水，与未用纳米粉煤灰处理相比，重金属离子去除率明显提高。     

超声法在线测量烟气脱硫浆液粒度分布、密度方法和装置

针对烟气脱硫工艺中石灰石/石膏浆液粒度、密度（浓度）在线测量需求,研究了基于超声衰减法的浆料多参数在线测量方法和装置。改进了一种自适应控制参数的差分进化算法用于颗粒粒径反演,模拟算例显示,改进差分进化算法求解精度更高;设计了非接触式测量管段,采用换能器一发一收模式,实现非接触式无损测量;开展了温度变化对声衰减影响实验,提出了声衰减量的温度修正方法。通过实验室结果验证,文中方法浓度测量结果与取样法浓度分析结果最大偏差为1.75%,最小偏差为0.59%。通过电厂测试结果验证,文中方法的粒度测量结果与显微镜图像法、激光粒度仪三者测量结果具有较好的一致性,最大偏差小于17%;密度测量结果与取样法吻合度高,最大重复性偏差仅为0.23%,单次测量结果与取样法最大偏差为0.26%,两项指标均优于差压密度计测量结果,可满足烟气脱硫工艺中石灰石/石膏浆液粒度、密度（浓度）在线测量需求。     

消光测粒反演方法的正则化参数优化

独立模式反演算法求解消光法颗粒粒径测量中病态反演问题,参数优化线准则的参数优化性能,通过数值模拟和实测数据验证,讨论了上述准则在消光法测粒反演中的应用.表明它们均具有一定的数据误差自适应能力.结合Twomey-NNLS算法,对单峰分布颗粒系给出合理的反演结果.     

基于群体信息挖掘的协同差分进化算法及其应用

为了提高差分进化算法的寻优速度和寻优效能,提出了一种基于群体信息挖掘的协同差分进化算法。该算法首先利用协同进化的思想,将种群分解成不同的子种群,每个子种群采用不同的差分策略进行独立的差分和交叉操作,再将各个子种群合并成一个种群,并根据每个个体的适应度值挑选出最优个体;为了提高差分进化算法的局部搜索能力,引入了多元回归分析和模式搜索算法,对于整个种群,利用最小二乘法求得种群的寻优方向信息,并以此来指导种群中的每一个个体进行模式搜索。仿真试验和在精对苯二甲酸生产过程对羧基苯甲醛含量软测量模型参数估计中的实际应用表明：该算法的性能比传统的差分进化算法有较大的提高,取得了较好的效果。     

基于知识改进的文化算法及其在化工动态优化中的应用

针对化工以及生化过程的动态优化问题,提出了一种基于改进知识引导的文化算法。该算法首先对控制搜索域与时间域分别进行了等分和离散化,利用"软约束"思想编码控制序列,采用"种群产生"-"控制域进化"-"种群寻优"迭代过程实现对控制序列的逐步寻优;其次在种群空间采用遗传算法,在信度空间采用差分算法,并将进化过程中的已有种群信息设计为3种知识,通过分析知识、提取知识、管理知识来指导进化过程。由于引入了文化进化理念和机制,大大提高了动态优化问题的搜索效率。通过3种典型化工动态优化问题的仿真实例,表明该算法具有较好的寻优效率以及更好的优化结果,验证了该算法在解决具有非线性动态约束问题的有效性。     

基于混合差分进化算法的软测量时延参数估计

时延参数估计是系统控制与信号处理的关键问题。通过构造一个适当的适应度函数,将软测量系统的时延参数估计问题转化为一个多维非线性优化问题,然后利用混合差分进化算法的全局搜索能力求解该优化问题。对两个典型问题进行了仿真实验,仿真结果表明了混合算法的有效性和鲁棒性。以石油炼制工业中典型装置常压塔为例,对其一线航空煤油的闪点软测量进行了应用验证,结果表明,时延参数估计的引入大大提高了软测量模型的精度,证实了混合差分进化算法的有效性。     

高浓度纳米颗粒悬浮液粒径的超声在线测量方法研究

为研究高浓度纳米颗粒悬浮液的粒径分布表征,引入超声谱高浓度颗粒粒径测量理论(核壳模型),同时搭建了一套超声法高浓度悬浮液粒径测量实验装置,并进行理论模型的实验验证,测得体积浓度为10%至30%的纳米铟锡金属氧化物(Indium Tin Oxides,ITO)水性悬浮液的超声衰减,通过数据反演技术最终获取样品的颗粒粒径分布。结果表明:高浓度纳米颗粒悬浮液中声衰减系数随浓度增加但偏离线性递增趋势,与核壳模型数值模拟更接近。同时,粒径反演的结果与高速离心沉降法也较为吻合。     

基于超声衰减谱的脂肪乳粒度分布测量方法

研究了超声衰减法测量高浓度多分散脂肪乳浊液的粒径分布问题. 在理论分析的基础上,实验测量了多个浓度(1%~20%)下脂肪乳试样在2~13 MHz频带下的超声衰减谱,结合反演算法,由实验数据计算出乳浊液颗粒的粒径及其分布. 将用超声衰减法对脂肪乳试样在原始浓度(20%)下测得的粒径分布与用消光法超细颗粒粒径分析仪在稀释条件下对试样的测量结果作对比,粒径均小于1 mm时,二者比较吻合. 超声法测得的浓度与给定值误差约3%,反演谱误差率小于10%,表明此法可在无需稀释的高浓度条件下准确测得乳浊液的粒径分布和浓度.