选矿生产过程综合自动化系统

针对中国选矿行业自动化程度低 ,生产成本高 ,资源消耗大 ,环境污染严重的问题 ,提出了由制造执行系统和过程控制系统两层结构组成的选矿生产过程综合自动化系统 ,讨论了系统的结构、功能和控制策略。并将该系统成功应用于中国酒钢集团选矿厂 ,实现了选矿生产过程的优化控制、优化运行和优化管理 ,取得了明显的应用成效。     

流程工业智能优化制造

本文在分析流程工业的特点、运行现状和国际智能制造发展状况的基础上,提出了我国流程工业智能制造的新模式——智能优化制造。在分析流程企业采用的由企业资源计划、制造执行系统、过程控制系统组成的三层架构和控制与管理信息化系统的发展状况基础上,提出了未来流程企业应采用的智能优化制造的架构和系统愿景功能,分析了实现愿景功能所需要攻克的关键共性技术和对自动化、计算机和通信、数据科学挑战的科学问题,提出了突出流程工业战略地位、实施战略规划与顶层设计等发展流程工业智能优化制造的建议。     

复杂工业过程智能优化决策系统的现状与展望

流程工业是制造业的重要组成部分,是我国国民经济和社会发展的重要支柱产业.新一代信息技术和人工智能技术为流程工业的发展带来新的挑战和机遇.只有与流程工业的特点与目标密切结合,充分利用大数据,将人工智能、移动互联网、云计算、建模、控制与优化等信息技术与工业生产过程的物理资源紧密融合与协同,实现流程工业智能优化制造,才可能实现流程工业的跨越式发展.本文聚焦流程工业的复杂生产过程,从其智能优化决策系统的角度,描述了复杂工业过程优化决策系统的问题、回顾总结了复杂工业过程全流程优化决策系统的现状,分析了智能优化决策系统的必要性,提出了智能优化决策系统的发展目标及愿景,并对智能优化决策系统的下一步重点研究方向进行了展望.     

数据驱动的故障诊断与容错控制:进展与可能的新方向

综述数据驱动的故障诊断与容错控制方法的主要进展. 首先对工业过程故障检测与诊断简短的进行了简短的总结, 然后讨论了广泛应用的数据驱动或基于知识的方法. 本文还给出了一个由控制系统设定值设定不合适而引起的异常工况的诊断与容错控制的工业应用案例. 最好指出了可能的研究新方向.     

面向工业监控典型监督任务的深度迁移学习方法:现状、挑战与展望

基于深度迁移学习的工业监控方法在近年来获得了大量研究关注,特别是在以故障诊断、软测量等为代表的工业监控典型监督任务中.通过挖掘与迁移相似源域的知识来完成对目标域的建模,这类方法为实际工业场景中变工况等原因导致的跨域监控问题提供了新的思路.本文系统梳理了面向工业监控典型监督任务的深度迁移学习方法,并将其分为基于模型迁移、基于样例迁移与基于特征迁移的工业监控方法.在此基础上,对不同类方法的基本研究思想在故障诊断与软测量任务中的研究进展进行了详细阐述.随后,从实际工业场景的复杂欠数据问题、可迁移性的量化与负迁移问题、工业过程的动态特性问题等角度,指出了当前基于深度迁移学习的工业监控研究中存在的挑战,并对该领域的未来研究方向做出进一步展望.     

基于遗传算法的磨矿粒度神经网络软测量

磨矿过程的粒度是直接关系到选矿生产精矿品位和金属回收率的重要指标，粒度的在线检测对磨矿过程的优化控制、提高精矿品位和金属回收率具有重要意义。但是，现有的粒度测量仪表检测周期长、价格昂贵、维护困难，难以实现在线测量。本文结合典型两段磨矿回路的特点，采用多输入层神经网络和遗传算法相结合的方法，提出了采用实数编码遗传算法训练多输入层神经网络的混合算法，建立了磨矿粒度的神经网络软测量模型，并通过现场数据验证和实际应用验证了本文方法的有效性。     

基于自适应差分进化的常压塔轻质油产量多目标优化

常压塔轻质油产量最大化是提高企业效益的重要途径之一.为了适应市场需求和价格变化,生产高需求与高价值的轻质油产品,提出一种基于自适应差分进化的常压塔轻质油产量多目标优化算法.该算法采用惩罚边界交叉法的分解方法,在种群变异阶段引入择优学习算子来改进传统变异算子随机选取个体或者单纯选取最好个体的随机性和盲目性,利用自适应策略逐渐改变交叉变异算子.将改进算法应用于3种测试函数和实际炼油厂常压塔轻质油产量优化,结果表明所提出的算法在测试函数上具有明显优势,并能有效提高常压塔轻质油产量,验证了所提算法的有效性.     

多收率约束的催化裂化反再系统改进差分进化操作优化

针对现有催化裂化(FCC)装置操作优化中未根据市场需求考虑多产品收率约束的问题,本文提出了一种求解多产品收率约束催化裂化反再系统操作优化的改进差分进化(iDE)算法.首先针对FCC操作优化中约束多和不同操作变量的可行范围差异大的特点,设计了一种协同交互变异策略产生变异个体,以提高算法的开发和探索能力;其次提出了一种具有修复功能的参数自适应策略来更新变异因子和交叉因子.此外考虑到FCC操作优化具有时效强的特点,提出了对每一代种群中最好个体实施加强搜索的方法,以提高算法的收敛速度.仿真结果表明:在求解多产品收率的FCC反再系统操作优化问题上,该算法具有较强的全局寻优能力、鲁棒性以及较快的收敛速度.