基于工业以太网的轮胎硫化监控系统设计与实现

针对某轮胎厂硫化车问控制系统设计实例，介绍了利用Visual C＋＋开发的监控系统，该系统由PLC完成生产的步序控制，并由以太网模块E71完成PLC与上位工控机之问的数据通讯。     

大规模界约束极小化问题的有效集截断牛顿法

许多工业过程的模型可转化为一个大规模界约束极小化问题，作者基于确定最优解处有效集的有效技巧和截断牛顿法，给出了一个求解该类问题的有效集截断牛顿法，该方法在每次迭代中，先启用允许快速修改工作集的估计技巧来估计最优解处的有效约束，然后利用截断牛顿法确定搜索方向对应于自由变量的分量，最后利用Armijo非业有确线搜索得到可行点；证明了所给方法的整体收敛性，并利用一组大规模测试问题对所给方法进行了数值试验，同时与文献[8]中的子空间有限内存拟牛顿法进行了数值比较，结果表明有效集截断牛顿法不仅稳定和有效，而且适合于大规模界的约束极小化问题的求解。     

动态选择与替换策略的多目标约束优化进化算法

提出一种基于动态选择与替换策略的多目标优化进化算法用于求解约束优化问题.新算法首先将约束优化问题转化为两个目标的多目标优化问题,基于Parto支配关系,把初始种群分为Pareto子集和Non-Pareto子集,引入一种非劣个体保护偏好策略,动态选取一定比例的最优非劣个体直接进入下一代群体,剩下的非劣个体随机替代Pareto子集中的个体.Pareto子集和Non-Pareto子集分别进行单形交叉和多样性变异操作产生新的子种群.对13个标准测试问题的数值实验结果表明新算法的有效性.     

石油生产过程设定点优化模型及其求解算法

控制系统实时优化的关键是及时获得其最优设定点,本文利用石油生产过程中积累的丰富历史数据,建立了石油生产过程的稳态模型,基于石油生产企业最大化石油生产利润或最小化生产成本的经济指标形成了一个设定点优化模型,并结合修改增广Lagrange乘子法和粒子群优化算法提出了一个新型混合方法,以对所形成的石油生产过程设定点优化问题进行有效的全局寻优,利用商业软件Eclipse对一个非均质油藏Synfield进行模拟所得的一组数据进行了数值仿真试验,试验结果验证了所给模型和方法的有效性.     

分时二次优化控制的空调温湿度控制系统

空调温湿度自控系统是一个多输入多输出、典型强耦合的非线性时变系统,具有鲜明的纯滞后、大惯性特点.针对此特点,结合在制药行业空调控制的具体应用、预估模型和传统PID,提出了一种新型空调控制模式-分时二次优化控制方法.此方法运用前面机理建模方法得出的系统模型,使用现场实验数据确定系统模型参数,通过二次优化得到不同的控制参数...     

基于模糊控制的污水曝气系统的研究

针对某污水处理厂鼓风机房、生化池曝气过程系统,介绍了一般污水处理厂的污水处理工艺流程,并就其中的曝气过程,提出了基于PLC和变频器的电气控制方案,设计了基于OPC技术的上位机监控系统。考虑到污水处理曝气过程具有间歇性、时滞性的特点,采用模糊控制对出水溶解氧浓度参数进行控制。基于一定假设,对曝气过程进行数学建模,通过Matlab仿真,将传统PID控制与模糊控制进行比较,结果表明了模糊控制策略的有效性和优越性。     

一种求解约束优化问题的遗传算法

提出一种求解约束优化问题的遗传算法。通过可行解与不可行解算术交叉的方法对问题的决策空间进行搜索,对可行种群和不可行种群分别按照适应度和约束违反度进行选择。传统变异操作使得解往往偏离了约束区域,因此引入对可行解的边界变异和对不可行解的非均匀变异,并通过维变异方法保持种群的多样性。数值实验结果说明该算法的有效性。     

一种结合数值优化的PID控制器的设计与仿真

文中基于PID控制器的现状,提出将数值优化方法应用于PID控制器的设计之中,设计了一种经过数值优化改进的简单而有效的PID控制器.然后通过MATLAB仿真技术在一阶延迟过程模型的基础上对该控制器进行仿真研究,并将结果与应用变速积分PID控制方法的仿真结果做出比较,结果表明这种经过数值优化改进的PID控制器是有效的.     

基于共轭梯度法改进的人工鱼群算法*

在基本人工鱼群算法中引入共轭梯度法,得到改进的人工鱼群算法。基本人工鱼群算法对每条人工鱼分别进行聚群算子和追尾算子,若更新结果没有得到改善则进行觅食算子,由于觅食算子具有很大的随机性,这样不能保证每次更新都是有价值的,本文用共轭梯度法代替此时的觅食算子,也就是如果人工鱼利用聚群算子和追尾算子更新,如果没有得到改善,利用共轭梯度法对该条鱼进行更新。在人工鱼群更新过程中引入共轭梯度法,减少随机性,增强人工鱼个体的局部寻优能力,确保人工鱼每次更新都会得到改善,从而加快人工鱼群算法收敛速度。数值试验结果表明,所得改进人工鱼群算法具有更快的收敛速度,同时收敛精度也得到一定提升。     

双输入单输出潜遗传变论域模糊控制算法及其收敛性

研究了一种变论域模糊控制算法及其收敛性问题.首先,针对常见的双输入单输出模糊控制器,提出了一种新型的潜遗传变论域模糊控制算法,通过使用模糊单值转换函数,简化了新算法推理后件的变论域操作,显著地减少了计算量.然后,从理论上证明了新算法的收敛性.最后,为了验证算法的有效性,本文将新算法和已有的两个典型算法做了倒立摆实验对比.结果表明,相对于已有算法,由新算法构成的控制器在控制精度上有明显的提高.