基于KICA-TSVR方法乙烯裂解产物分布软测量

针对乙烯裂解关键质量指标乙烯裂解产物分布难以实时测量的问题,提出一种基于核独立成分分析与孪生支持向量回归机(KICA-TSVR,Kernel Independent Component Analysis-twin Support Vector Regression)软测量建模方法.该方法首先采用KICA(Kernel Independent Component Analysis)算法在非线性高维空间中进行样本特征提取,解决了TSVR因缺少结构风险最小化除噪能力差的问题,提高了模型预测精度.由于TSVR只需求解2个小规模的QP问题且其对偶问题中没有约束条件,使模型具有较快的训练速度.将KICA-TSVR用于乙烯裂解产物分布软测量建模,实验结果表明,同标准SVR(Support Vector Regression)和KICA-SVR方法相比,KICA-TSVR具有更好的模型预测效果和更快的训练速度.     

基于HYSDEL语言建模的混杂系统预测控制

针对混杂系统非线性和非一致连续的复杂特性,使用混杂系统描述语言（HYSDEL）建立一个能够在统一框架下对系统内部关系进行描述的混合逻辑动态（MLD）模型并采用预测控制策略对系统进行控制。通过对具体实例的仿真研究,结果表明此控制策略能使混杂系统在满足操作约束的条件下具有较好的跟踪性和鲁棒性。     

基于最小衰减率约束的鲁棒模型预测控制

针对鲁棒模型受不确定因素干扰,导致时滞消除所用时间较长、预测控制效果较差的问题,提出基于最小衰减率约束的鲁棒模型预测控制方法。建立鲁棒模型离散输入时滞模型,获取最优输出控制增量,构造Lyapunov函数,迭代优化求解鲁棒模型被预测变量;采用梯度处理方法,修正估计波动幅值和周期误差,得到最小衰减率约束量,设计状态观测器时滞模型,定义状态误差干扰项,构造最小衰减率约束集合,实现鲁棒模型预测控制。实验结果表明,所提方法的预测控制效果较好,能够有效缩短时滞消除所用时间。     

一类具有非线性扰动的多重时滞不确定系统鲁棒预测控制

针对一类具有非线性扰动且同时存在多重状态和输入时滞的不确定系统, 提出 一种鲁棒预测控制器设计方法. 基于预测控制滚动优化原理, 运用Lyapunov稳定性 理论和线性矩阵不等式 (Linear matrix inequalities, LMIs)方法, 首先近似求解无限时域二次性能指标优化问题, 然后优化非 线性扰动项所应满足的最大上界, 定量地研究鲁棒预测控制在范数有界意义下的扰动抑制 问题, 并给出了鲁棒预测控制器存在的充分条件. 最后通过仿真验证了所提方法的有效性.     

基于PSO算法的乙烯分离过程脱甲烷系统多目标优化

采用流程模拟软件Aspen Plus,根据乙烯装置脱甲烷系统实际工业数据,模拟不同操作参数下脱甲烷系统的运行状况,并进行灵敏度分析;在此基础上,结合响应面分析法建立脱甲烷系统的多目标优化模型,并采用自适应变异粒子群算法进行优化求解。结果表明,采用此算法优化后的操作参数可有效降低脱甲烷塔的能耗,并保证乙烯的收率,为脱甲烷系统优化设计和操作提供了一种有效的方法,同时也为其他分离过程的优化提供了理论依据。     

基于主元回归方法的多变量控制系统性能评估

针对最小方差评价方法利用不切实际和不期望的指标进行性能评价所造成的性能评估缺陷,提出基于主元回归（PCR）的性能评价方法。该方法通过对输入输出数据进行建模可以得到比较符合实际的理论方差,以此理论方差与实际输出方差求出的控制系统性能指标,更能客观地反映控制系统的真实性能,且主元回归性能评价方法在性能计算中不需求解关联矩阵问题,极大地简化了求解的复杂度。最后通过仿真实例验证了主元回归性能评价方法更能客观反映控制系统真实性能和计算相对简易的优点。     

基于非线性鲁棒连续回归的汽油干点软测量

针对RCR算法难以建立高精度的非线性软测量模型的问题,提出了一种径向基函数(radial basis function,RBF)与鲁棒连续回归(robust continuum regression,RCR)相结合的非线性RCR(nonlinear RCR,NLRCR)建模方法。该方法首先应用RBF将非线性样本数据映射到高维特征空间中,然后在高维特征空间中建立RCR线性回归模型。本文通过仿真实验,验证了方法的有效性。并将其应用于延迟焦化汽油干点的软测量建模中,获得了比RCR和RBF-PLS算法更高的预测精度。     

基于增广NMSS模型的预测函数控制研究

针对一类具有输出响应波动大、时滞性大的问题,提出了一种基于增广非最小状态空间(NMSS)模型的预测函数控制(PFC)算法。该算法利用阶跃响应数据建立传递函数模型,将其离散化并转换为状态空间模型的形式,通过将延迟输入与误差扩展到状态变量中,得到一种增广的状态空间模型。为了增强输入控制量的规律性,提高相应的快速性和准确性,把输入表示为若干基函数线性组合,最后求出基函数系数便可求得控制信号。仿真结果表明该算法有较好的控制精度和良好的跟踪控制性能。