基于定性方法的故障检测和诊断技术综述

在现代控制系统中，由于系统复杂性的日益提高，规模的不断扩大，系统常常要面对不可预计的变化。这类系统一旦发生故障就可能造成人员和财产的巨大损失。设计可靠的容错控制系统。或者将复杂系统的性能维持在高水平上，是急待解决的问题。切实保障现代复杂系统的可靠性和安全性，具有十分重要的意义。这首先就需要能够正确地检测出系统产生的变化（故障），然后尽快地采取相应措施来重新配置系统。由于实际应用在这方面有强烈要求，所以研究和发展新的故障检测和诊断技术已经成为自动控制领域的一个热点研究方向。     

基于矩阵QR分解的模糊模型结构分析与简化

研究用矩阵ＱＲ分解分析一类模糊模型的结构,用模糊统计信息判据指导规则的精简,用Ｒ矩阵扩对角线元素分布与模糊规则的关系确定重要规则,冗余或不重要规则,实现模糊模型结构优化。该方法已成功地应用于Ｍａｃｋｅｙ－Ｇｌａｓｓ浑沌系统建模。     

过程控制的若干问题研讨

在简要评述过程自动化现状和发展的基础上,重点讨论了过程控制中的过程建模,先进控制,过程优化和数据处理的理论和方法,简要介绍了在过程控制中正在兴起的新理论的新方法。     

DCS故障诊断专家系统的开发

以DCS为研究对象,使用Eclipse开发工具,成功开发了一套DCS故障诊断专家系统;介绍了该系统所使用的知识库系统;并简单介绍了该系统的主要功能模块。     

基于混合SVR-PLS方法的丙烯腈收率软测量建模

为了更有效地处理过程非线性、多输入和数据共线性等复杂特性,提高模型的推广能力和精度,提出了混合支持向量回归机-偏最小二乘法(SVR—PLS)方法．该方法兼具SVR和PLS的优点．用PLS进行特征提取．用SVR建立PLS的内部模型．对工业丙烯腈生产过程丙烯腈收率软测量建模的应用表明．采用该方法建立的软测量模型．在模型精度、推广能力等方面明显优于一些传统软测量建模方法．满足工业应用要求．     

增强型微粒群优化算法及其在软测量中的应用

对微粒群优化算法(PSO)进行分析,提出一种增强型微粒群优化算法(EPSO),用EPSO和PSO对几种常用函数的优化问题进行测试比较,结果表明EPSO比PSO更容易找到全局最优解,优化效率和优化性能明显提高,将EPSO用于催化裂化装置主分馏塔粗汽油干点软测量,建立了基于EPSO算法的粗汽油干点神经网络软测量模型,研究结果表明,基于EPSONN的软测量模型比基于BPNN的软测量模型具有更高的精度和更好的性能。