一种基于有向交叉的遗传算法

从解空间的角度分析了交叉算子的作用,针对其盲目搜索的缺陷.提出一种有向交叉遗传算子.该算子通过优化控制交叉子代的落点位置.使交叉子代大概率地朝着最优解的方向进化.实验表明,该算子显著地加快了遗传算法的寻优速度.提高了遗传算法定位最优解的精度.     

基于LS_SVM的在线建模方法在大肠杆菌发酵过程中的应用

为了实现大肠杆菌发酵过程菌体浓度基于模型的优化控制,提出一种基于最小二乘支持向量机(LS_SVM)在线建立大肠杆菌发酵过程局部模型的方法.该方法首先将当前批次滑动时间窗内采集到的数据作为查询序列,以动态时间弯曲距离(DTW)为判断时间序列相似性的标准,从历史批次数据库中搜索与之相似度最高的数据区间,组成训练样本集.然后利用LS_SVM在线建立发酵过程的局部模型.最后通过实际的大肠杆菌发酵过程数据,对本建模方法与传统的LS_SVM离线全局建模方法进行了仿真验证.结果显示,本方法在线建立的大肠杆菌发酵过程菌体浓度预估模型具有更高的精度以及动态适应能力.     

基于独立元分析-最小二乘支持向量机的冷水机组故障诊断方法

冷水机组作为复杂系统,其变量间相关性严重,并且故障时的症状和原因具有多样性,导致了冷水机组的故障诊断较为困难.为了降低数据冗余性,提高故障诊断效率,提出一种基于独立元分析与最小二乘支持向量机相结合的冷水机组故障诊断方法.首先,运用独立元分析法提取冷水机组变量的独立元信息;然后,将提取的独立元信息作为最小二乘支持向量机的输入值进行故障类型的识别.利用北京某高校的地铁车站通风空调实训平台的实验数据验证该模型的故障诊断性能,并与传统的冷水机组故障诊断方法进行对比.比较结果证明基于独立元分析与最小二乘支持向量机相结合的冷水机组故障诊断方法优于传统方法.这表明该方法可以有效提取数据的高阶统计信息,提高故障诊断的效率.     

基于核主元分析–主元分析的多阶段间歇过程故障监测与诊断

具有过渡特性的多阶段间歇过程故障监测是一个复杂的问题,既需要考虑稳定阶段下的故障监测,也需要考虑不同阶段间的过渡故障监测.为克服传统硬划分方法导致误警和漏报率高的缺陷,同时也为实现更加精确、有效的故障监测与诊断,提出一套完整的基于核主元分析-主元分析(KPCA-PCA)的多阶段间歇过程故障监测与诊断策略.该方法依据数据相似度实现阶段划分,定义模糊隶属度辨识相邻阶段间的过渡,最后对稳定阶段和过渡过程分别建立具有时变协方差的PCA和KPCA故障监测与诊断模型.通过对青霉素发酵过程的仿真平台及工业应用研究表明,该方法具有更可靠的监控性能,能及时、准确的检测出过程中存在的异常情况.     

基于MOGA和SVM的发酵过程建模

针对微生物发酵过程，使用多目标遗传算法（multi-objective genetic algorithm, MOGA）确定最优参数．MOGA和SVM回归相结合形成一种新的建模方法，该方法利用现场生产数据建立了青霉素效价预估模型．仿真结果表明此方法具有很强的拟合和泛化能力．MOGA方法的有效性也得到了验证，它也能够自动选择最优参数．     

基于注意力LSTM的多阶段发酵过程集成质量预测

考虑到发酵过程的动态特征对阶段划分的影响,为提高模型预测精度,提出一种基于注意力LSTM的多阶段发酵过程质量预测方法.首先,将原始三维数据沿批次展开,对每个时间片矩阵进行偏最小二乘(PLS)分析得到表征过程变量的得分矩阵和表征质量变量的得分矩阵,采用仿射传播(AP)聚类算法将联合得分矩阵进行聚类,实现第1步划分;然后,...     

复合控制器及其在连消中的应用

由于常规PID控制方式对非线性、大滞后对象难以进行有效的控制,模糊控制具有很好的动态特性,所以结合常规PID和模糊控制的优势设计了参数自调整Fuzzy-PID复合控制器。通过模糊推理实现参数自调整,以使控制器能够适应不同对象和对象的不同状态。采用模糊推理的方法完成两种控制方式的平稳过渡。对某制药厂连消温度的控制表明,该控制器可以大幅度提高控制精度和缩短系统响应时间,从而避免了染菌事故的发生,提高了发酵单位。     

基于BP神经网络和泰勒级数的室内定位算法研究

 在研究分析室内无线信号传播特性和传统的室内定位算法的基础上,提出了用BP神经网络来拟合室内无线信号传播模型,避免了对无线信号传播模型中参数A和n的不精确估计.在训练完成的BP神经网络的输入层输入接收信号强度值RSSI(Received Signal Strength Indicator),在输出层即可得到对应的距离值,再利用泰勒级数展开法确定盲节点的坐标位置.最终通过Matlab仿真和ZigBee平台实验验证了算法的可行性和有效性.     

基于KECA的化工过程故障监测新方法

针对化工过程数据复杂、非线性的特点,提出一种基于核熵成分分析(KECA)的化工过程故障监测算法。首先,KECA算法按照Renyi熵值的大小选取特征值及特征向量,相比传统的KPCA监测算法,其保留主元个数更少,可以有效减少运算量。同时,仿真研究表明KECA算法选取的主元具有角度结构特性,据此,提出一种新的统计量--CS(Cauchy-Schwarz)统计量,其对应到核特征空间中即为向量间的角度余弦值,可以较好表述不同概率密度分布之间的相似度。最后,将KECA和KPCA算法分别应用于TE(Tennessee Eastman)过程,结果表明KECA在故障检测延迟与检出率相比KPCA都有很大的优势。     

负压型微流控葡萄糖生物传感在线检测系统的研制

葡萄糖是发酵过程中菌体生长和产物合成的主要碳源。为了稳定产物产量与质量,必须控制葡萄糖在发酵液中的浓度。由于第一代酶注射式葡萄糖在线分析仪响应速度慢,流路结构复杂且易受噪声干扰,不利于在线检测。因此,文中设计了一种结合了Y型和S型混合流道的微流控芯片,作为葡萄糖生物传感器的核心部件。应用负压抽取液体的方式抽取微流控芯片中的反应液体,来保证分析系统流路中的液体流转。经实验对比和测试,蠕动泵在5 mL/h的抽取速度下,液体混合和反应效果较好,所研制的葡萄糖生物分析系统基本满足了发酵过程葡萄糖在线测量的要求。