基于动态神经网络的高炉炉壁不完备温度检测信息软测量方法

针对高炉炉壁温度检测系统中由于传感器故障导致的检测信息不完备问题,提出一种基于动态神经网络的不完备检测信息软测量方法。首先,依据高炉结构和炉壁温度传感器位置分布建立温度传感器位置描述模型和分区域温度检测模型;其次,根据热传递学分析炉壁分区域温度检测模型中各个传感器之间存在的相关性,并采用最大互信息非参统计量方法从传感器检测序列上定量的计算分区域温度检测模型中各传感器间的相关度;最后,依据相关性分析结果,结合温度传递规律,提出炉壁不完备温度检测信息软测量模型,采用Elman神经网络对模型的结构和参数进行辨识。通过高炉冶炼现场采集的数据仿真计算表明,提出的方法具有较好的准确度与检测精度,能够满足现场的检测精度要求,具备广泛的应用价值。     

基于非线性核脊回归算法的海洋微生物发酵参数软测量

针对海洋微生物溶菌酶发酵工艺中参数实时测量,采用根据发酵过程中主辅变量关系的相关灵敏度矩阵绝对值最大元素排序选择辅助变量,运用非线性核脊回归(NKRR)算法预测主导参数的软测量方法.相关灵敏度矩阵反映主辅变量联系,根据发酵实际实验得到.改进直接优化的非线性核脊回归算法辨识发酵非线性系统,将空间Rn中主导变量和辅助变量非...     

小波变换的数据预处理在软测量建模中的应用

数据驱动的软测量建模的基础是大量可靠而准确的工业现场数据,因此数据预处理是软测量建模的重要任务。提出将小波系数软硬阈值折中方法应用于去除噪声干扰所产生的随机误差,即通过增加一个权值的应用,以综合软阈值和硬阈值两种方法的优点。仿真实验和工业实例应用证明了该方法的可行性和有效性。     

铜精炼过程铜液温度软测量模型及应用

为了解决铜精炼过程中高温铜液温度的测量难题,确保铜精炼过程的阳极铜产品质量,基于铜精炼过程中不同阶段的热工机理,分别建立了保温过程、氧化过程以及还原过程的高温铜液温度的机理软测量模型,并采用数据预处理、黄金分割法搜索区间及其函数链神经网络校正等技术对其进行了算法设计以及编程实现.实际应用结果表明,铜精炼过程铜液温度软测量可以反映铜精炼过程铜液温度的真实变化,有助于实现铜精炼过程铜液温度软控制以及提高铜精炼过程的生产效率和生产质量.     

基于OPC的先进控制在丁二烯装置中的应用

针对丁二烯生产装置精馏塔中组分浓度难以控制的问题,提出了基于OPC技术的先进控制方案。在DeltaV DCS控制网络中添加应用站和上位机,应用站作为OPC数据服务器。在上位机用VB编写基于OPC技术的先进控制软件包,实现了数据采集和软测量程序,并把软测量模型的计算结果返回到工程师站,实现物料组分的闭环控制。现场运行结果表明,该方案能够有效地解决精馏塔中组分浓度不能在线测量和直接闭环控制的问题,显著地改善了控制效果。     

基于VW-IGRBF神经网络的出水BOD软测量

针对污水处理过程具有复杂非线性特性以及出水BOD难以精确测量的问题,文中提出一种基于变宽度的逆平方根和高斯函数线性组合的RBF神经网络软测量方法。神经网络的激活函数由逆平方根函数和高斯函数线性组合,弥补了单一激活函数在某些区间饱和的问题,提高了隐层激活函数的表达能力和自适应能力。由于激活函数的宽度对模型的泛化性能有较大的影响,因此引入基于核密度的变宽度策略可以有效提高网络泛化能力。文中采用改进LM算法实现了神经网络参数的在线学习。基于污水处理过程实际运行数据的仿真实验表明,所提方法对于出水BOD具有较高的预测精度和良好的自适应能力。     

基于主成分分析--改进的极限学习机方法的精对苯二甲酸醋酸含量软测量

目前,化工生产过程日益复杂,生产操作变量越来越多,由于客观条件的限制,有些重要的过程参数无法通过直接测量的手段精确测得.通过软测量可实现复杂化工生产过程重要参数的精确测量,进而指导化工企业的生产,提高化工生产的产出效率,是解决问题的一个有效的方法.针对复杂化工过程软测量建模中存在的问题,本文提出了一种改进的极限学习机模型(improved extreme learning machine,IELM).一方面将主成分分析(principal component analysis,PCA)方法应用到极限学习机(ELM)里,通过PCA对模型输入变量进行主成分分析,不仅去除了变量间的线性相关关系,而且对高数据进行降维处理,最终降低了极限学习机的输入复杂性;另一方面利用相关系数判断输入主元数据与输出数据间的相关关系,从而得到正相关输入和负相关输入,依据这两类数据构造ELM模型,使得每类输入数据对网络的输出有同样的作用,进一步提高极限学习机的泛化能力.最后建立了PCA-IELM模型,首先用标准数据库的Triazines数据集验证该模型有效性,随后得出了基于PCA-IELM方法的精对苯二甲酸(purified terephthalic acid,PTA)溶剂脱水塔塔顶醋酸含量软测量模型,仿真结果表明PCA-IELM模型处理高维数据时较传统的ELM算法具有稳定性好,建模精度高等特点,为神经网络在复杂化工应用领域提供新思路.     

神经元网络软测量模型在中药浓缩工段的应用

运用人工神经网络技术建立了在中药浓缩工段对药液浓度进行测量的BP网络软测量模型,利用Matlab6.5神经网络工具箱对该模型进行了初始化、训练和测试,样本数据来自某中药自动化智能控制系统的浓缩工段,训练采用Levenberg-Marquardt训练方式,结果表明该模型的输出与样本值的一致性较好.     

烟叶复烤生产线排潮率的软测量工程实现研究

烟叶复烤生产线加热区的排潮率是反映烟叶中含水多少的关键参数之一,但难以直接在线测量。为此,本论文将软测量技术应用于烟叶的复烤过程,以实现排潮率的在线软测量。论文采用多冗线一降回归分析法,建立了排湖率的软测量模型并对拟合和预测结果进行了分析,农叫其软测量模型具有较好的预测效果。同时,将排潮率的软测量模型与力控6．0组态软件相结合,实现了烟叶复烤生产线干燥区的实时监控。     

基于分层递阶融合算法的高炉料面煤气流分布软测量方法

高炉能否稳顺、高产和低耗运行与煤气流的分布密切相关, 本文针对料面煤气流分布难以直接检测的问题, 提出了一种基于多源信息分层递阶融合的高炉料面煤气流分布软测量方法. 首先, 将多源信息配准为同一时间和空间的尺度; 然后, 采用数据级融合分别建立能够反映煤气径向和轴向分布的高炉料面温度场模型和高炉布料模型; 最后, 利用模糊决策级融合算法计算出高炉料面煤气流分布状态. 现场数据仿真表明本文的检测方法有效, 能够准确地反映高炉料面的煤气流分布状态, 为高炉操作提供必要的指导.