一种改进的知识进化算法及其在化工动态优化中的应用

智能优化算法在动态优化问题的求解中,一方面可以一定的概率收敛到全局最优,避免局部极值而得到了广泛应用;但另一方面,基于随机机制的仿生智能算法也面临收敛速度慢、寻优效率较低的瓶颈,限制了其工业实时应用的场合。为此,从提高智能优化算法在动态优化问题的求解效率出发,提出了一种改进的基于知识引导的进化算法结构,主要包括候选控制策略-时域与控制域的离散策略、知识库空间的进化、知识引导的种群进化。该算法分别在批式反应器等4个典型化工动态优化问题上进行了仿真验证,计算结果表明,该方法能够以较小的种群规模通过知识的引导,以较少的计算代价找到较好的全局解,有效提高了算法的收敛效率。     

基于小波核聚类的非高斯过程故障检测方法

针对工业过程检测变量具有的非线性和非高斯性等特点,提出了一种基于小波核聚类的核主元分析（WKPCA）方法来处理过程数据的非线性特性,同时引用支持向量数据描述（SVDD）对过程进行建模。本算法先根据Morlet小波具有多分辨分析和能以更高的精度逼近任意函数的特点,将其构建为小波核函数,可以增强KPCA的非线性核映射和抗噪能力,然后在映射后的特征空间中进行均值聚类分析,选择每个聚类中展现特征中心的数据,大大减少了核函数的计算量;最后通过SVDD提出监控指标来描述过程的非高斯特性。将上述方法用在一个标准仿真平台Tennessee-Eastman上,结果表明,该方法能及时有效地检测出系统产生的故障和异常情况。     

特高压直流换流站避雷器配置方案研究

基于目前的最新进展,给出了两种典型的避雷器布置方案,分析了两个方案对最高端换流变阀侧不同保护方式的优缺点。从避雷器持续运行电压、荷电率、冲击保护水平和能量要求等方面论述了避雷器参数选取应该考虑的因素,并指出按照逆变站实际运行电压来选取避雷器参考电压,可以降低逆变站避雷器的保护水平和设备绝缘水平,降低设备制造成本。     

一种基于距离行为模型的改进微粒群算法

提出一种基于距离行为模型的改进微粒群算法,根据微粒所处区域来调整其飞行的速度。在吸引区域微粒加速飞向群体最优位置,在排斥区域按正常速度飞行。为了研究算法的性能,对几种典型高维非线性函数进行了测试。研究结果表明,与基本微粒群算法相比,改进后的微粒群算法提高了算法的收敛速度和收敛精度,改善了算法的性能。     

辛基葡萄糖苷的合成与性能

以葡萄糖为原料,分别与正辛醇、异辛醇和仲辛醇通过直接糖苷化反应合成了正辛基葡萄糖苷、异辛基葡萄糖苷和仲辛基葡萄糖苷非离子表面活性剂。通过IR和1HNMR对辛基葡萄糖苷结构进行表征,并对正、异、仲辛基葡萄糖苷的理化性能和应用性能进行了比较。结果表明,正、异、仲辛基葡萄糖苷的临界胶束浓度(cmc)相近,异辛基葡萄糖苷的γcmc最小,正辛基葡萄糖苷的γcmc最大;正辛基葡萄糖苷的乳化性能、吸湿保湿性能以及去污性能最好,异辛基葡萄糖苷的泡沫性能、润湿渗透性能最好。     

乙烯装置裂解炉智能控制技术

以神经网络、模糊逻辑、专家系统等为代表的一类智能方法在许多领域得到了应用,由于借鉴了人类思维方式、方法,对研究对象先验知识要求少,使用灵活,为解决复杂控制系统的瓶颈提供了崭新的思路和方法。本文针对乙烯生产过程的关键操作单元——裂解炉,阐述了智能控制技术在乙烯装置中的设计思路和实施效果。工业现场的成功应用说明了智能控制技术在过程控制领域具有广阔的应用前景。     

乙二醇脱水和精制系统先进控制与优化

在对过程机理深入分析的基础上,通过推断控制、解耦控制、专家控制等先进控制策略的开发和实施,解决了乙二醇脱水和精制系统存在的具体问题,并根据所建立的准确工业过程模型进行了操作条件优化。表明了先进控制和优化技术的实施显著提高了乙二醇脱水和精制系统操作的稳定性,有效降低系统能耗并延长了运转周期。     

模糊自适应遗传算法的原理和发展

模糊自适应遗传算法是将模糊控制器应用于遗传算法性能和参数控制的新型进化算法。该文论述了模糊自适应遗传算法的定义和基本原理,并根据规则基不同的产生方式对其进行了系统分类,最后提出了模糊自适应遗传算法性能改进和应用研究的发展方向。     

保留复杂化学模式特征的映射及其应用

提出一种保留模式特征的映射算法,并具体应用于高维的、分量间存在复共线性的复杂化学模式特征的映射,取得良好效果。算法首先提取能最大限度表达复杂化学模式特征的特征变量,并进而采用自组织映射算法将由特征变量组成的特征模式映射到低维空间,使自组织映射结果平面能直观地显示复杂化学模式的特征。算法在具体应用过程中根据复杂化学模式样本的特性,提出了主成分特征映射和分类相关成分特征映射算法。     

发动机涡轮叶片孔探眼动行为的研究

高压涡轮叶片的孔探检测是航空发动机维修中最重要的检测项目，为了研究不同经验下的发动机涡轮叶片孔探的眼动行为，通过眼动仪获取不同孔探人员检测过程中的眼动数据，并依据高压涡轮叶片的本体结构将检测过程中人员的视野平面划分成了4块注视区域，并利用马尔可夫链理论对叶根、叶尖、叶身、前缘这4块注视区域进行求解，获取了视觉一步转移概率以及注意力平稳分布矩阵，根据计算结果发现熟练孔探人员在检测过程中会反复确认涡轮叶片的前缘和叶尖这两个特定结构区域是否存在故障，而非熟练孔探人员则没有一定的针对性更偏向视野平面的全域搜索，可见通过该研究能有效了解经验丰富的孔探人员在孔探过程中的视觉搜索模式，帮助缺乏检测经验的人员学习孔探检测技巧，提升检测效率。