基于时频分析和改进差分进化的多点泄漏定位方法

当管道同时发生多个泄漏点时,多个泄漏点的声波信号出现混叠,从而影响泄漏声信号的传播和衰减规律。在多点泄漏声波信号混叠的情况下,传统的泄漏定位方法无法对多个泄漏点进行有效定位。为此,提出了一种基于时频分析和改进差分进化的多点泄漏定位方法。由于变分模态分解(variational mode decomposing, VMD)的分解模态个数对特征提取有影响,因此采用能量函数估计分解模态个数,从而对VMD改进。然后采用改进VMD对多点泄漏声波信号进行处理。另外,通过时频分析(time-frequency analysis, TFA)估计多个泄漏点数量,从而得到多点泄漏的定位函数。差分进化(differential evolution, DE)算法易陷入局部最优,在进化后期收敛速度较慢,采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法提高DE的全局收敛速度,并通过改进的差分进化算法估计多个泄漏点的位置。在管道现场进行多点泄漏的模拟试验,试验结果表明该方法能够准确地估计多点泄漏位置,泄漏定位的最小误差为18 m。     

基于蚁群算法优化RBF神经网络的汽温系统控制

针对火电厂主蒸汽温度模型不确定性的问题,提出一种智能复合控制方法.采用粒子群算法优化蚁群算法参数,将改进蚁群算法对径向基神经网络PID的权值进行优化,从而实现了对主蒸汽温度的动态控制.仿真结果表明,基于改进蚁群算法优化的径向基神经网络PID控制器使被控系统具有快速响应速度和很好的抗干扰性能,证明了该方法的有效性.     

微量水分析仪的设计与应用

针对异构化装置的特征,对采样点的样品提取、分析及处理等过程中的设计与应用问题进行了分析,说明微量水的测量在异构化装置中具有重要意义。     

基于改进LMD及LSTSVM的管道泄漏检测与定位

在管道泄漏检测中,管道首末两端采集压力信号的噪声会影响泄漏检测的准确性和泄漏定位的误差。为了最大程度地降低噪声的干扰,提出改进局域均值分解(LMD)方法,该方法在外界噪声特征未知的情况下,有效提取与泄漏信号相关的乘积函数(PF)。根据测试信号的PF和参考信号相关分析的峰值,获取包含主要泄漏信息的PF分量并进行信号重构,重构信号再经过小波分析进一步消噪。在此基础上,按照时域特征和波形特征提取信号特征值输入最小二乘双支持向量机(LSTSVM)中,用以区分不同工况。根据经过小波消噪后的重构信号,采用广义相关分析法获取泄漏信号到达首末两端负压波信号的时延估计,并结合泄漏信号传播速度实现泄漏点定位。通过环道现场实验,对管道各种工况信号进行处理分析。结果表明,该方法能有效识别不同工况及泄漏定位。     

SKPCA⁃LSSVM模型在汽油干点预测中的应用

常压塔塔顶汽油干点与产品质量密切相关,因为常减压蒸馏工艺流程和变量相关性均复杂,所以汽油干点预测很难在线进行。软测量方法是解决这类变量估计和控制预测问题的一种技术途径。在核主元分析（KPCA）算法中引入稀疏主元分析（SPCA）思想,采用稀疏核主元分析（SKPCA）算法对模型的输入变量进行选择,实现了数据的非线性降维,简化了主元结构,增加了主元变量的稀疏性。将选择的稀疏主成分作为最小二乘支持向量机（LSSVM）的输入,建立常压塔塔顶干点软测量预测模型。仿真结果表明,SKPCA?LSSVM模型相对于传统PCA?LSSVM、KPCA?LSSVM方法具有较高的预测精度和性能优越性。     

基于改进差分进化算法的管道两点泄漏定位方法

针对管道发生泄漏时泄漏声波信号的拐点不易获取、传统定位方法无法有效进行两点泄漏定位的问题,提出一种改进差分进化算法的管道泄漏定位方法.该方法将管道首末站采集的泄漏声波信号进行小波消噪,然后获得消噪后的声波信号幅值.由于差分算法(Differential evolution,DE)容易陷入局部极值,采用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)帮助差分算法跳出局部极值,对DE进行改进.根据获得的声波信号幅值,建立改进差分算法(Improved differential evolution,IDE)的目标优化函数,对其求解获得泄漏点位置.因此,采用改进差分进化算法的泄漏定位不需要计算声速和时延估计即可泄漏定位.实验结果表明该方法能有效定位泄漏点.     

神经模糊理论在模糊建模中的应用

在模糊建模的辨识算法研究中,大多采用的是模糊系统,但因其缺乏自学习和自适应能力,要研究和建立精度较高的模糊模型比较困难,而神经网络可直接从样本中进行有效的学习,并优化模糊系统的性能.为此,将给定的系统数据应用聚类的方法,从大量的数据中抽取固定特征,应用神经模糊理论辨识系统,研究表明:建立的模糊模型可较好的逼近实际系统.     

基于遗传禁忌搜索算法优化的CMAC-PID液压弯辊复合控制

针对液压伺服系统存在时滞、饱和等非线性特点,提出一种基于遗传禁忌搜索算法的CMAC-PID复合控制的板形控制策略,用遗传禁忌搜索算法优化PID控制器的初始参数,然后结合CMAC网络有效控制板形控制系统中弯辊力。仿真证明,该复合控制算法提高了系统的精度,加快了系统的响应速度,并且具备较强的抗干扰能力。     

保温原油管道蜡沉积速率模型的建立

在管道运行中,时常伴随着蜡沉积现象的发生,这种现象会导致输量减少,严重时还会出现凝管事故。针对输送庆吉混油的松山⁃葫芦岛保温原油管段,自制了室内保温环道实验装置,建立了蜡沉积速率的逐步回归模型和支持向量机模型,对比验证结果表明,支持向量机模型的稳定性和准确性高于逐步回归模型。应用建立的蜡沉积速率模型对现场管段进行了不同季节的蜡沉积预测,为管道现场最优清蜡周期的确定提供理论参考。     

一类非线性系统控制算法的设计

三容系统是一种典型的非线性、时变、强耦合系统,它能较好地模拟非线性多容器流程系统,对其液位控制算法进行研究很有实际意义。该文以三容系统的液位为被控对象,把模糊控制技术应用于控制系统的设计中。利用Matlab软件中Simulink工具箱搭建系统,通过确定模糊规则和隶属度函数,来调节模糊控制器,使之有效地控制系统的液位。仿真结果表明：与传统PID控制算法相比,模糊控制算法是实现多容器流程系统控制的一种有效算法。