基于集成学习的多产品化工过程软测量建模方法

化工过程通常具有非线性、时变以及多产品等特性。针对上述特点,在集成学习框架下建立自适应软测量模型。首先,面向具有多个产品的化工对象,借助k近邻法,以统计假设检验理论为依据,提出一种自适应局部化方法,获得多样性程度高的局部模型集合。然后,根据未知样本量化局部模型的泛化能力,通过选择性集成方法获得主导变量的估计值。此外,为了对主导变量估计值的精度进行评估,基于局部模型泛化误差,给出一种通用性高的模型性能评价方法。在仿真的盘尼西林生产过程上的运行结果验证了所提方法的有效性。     

改进搜索策略的人工蜂群算法

针对人工蜂群(ABC)算法存在收敛速度慢、收敛精度低的问题,给出一种改进的人工蜂群算法用于数值函数优化问题。在ABC的邻域搜索公式中利用目标函数自适应调整步长,并根据迭代次数非线性减小侦查蜂的搜索范围。改进ABC算法提高了ABC算法的局部搜索能力,能够有效避免早熟收敛。基于6个标准测试函数的仿真实验表明,改进ABC算法的寻优能力有较大提高,对于多个高维多模态函数该算法可取得理论全局最优解。与对比算法相比,该算法具有更高的收敛精度,并且收敛速度更快。     

一种基于KICA-GMM的过程故障检测方法

核独立元分析(kernel independent component analysis,KICA)故障检测方法的故障检测时间易受独立元顺序和主导独立元数目经验选取的影响,针对这个问题,提出基于KICA和高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的故障检测方法。采用KICA从正常工况测量数据中提取独立元,用GMM拟合各独立元的概率密度函数,建立基于GMM的监控量及其控制限;计算各独立元的监控量均值,以此判断其非高斯性强弱,对每个强非高斯独立元进行单独监控,对弱非高斯部分采用主元分析法进行监控。在Tennessee Eastman过程上的仿真结果说明,相比于KICA故障检测方法,所提方法不需要排序独立元和选取主导独立元数目,避免了其对故障检测时间的影响,能够有效利用过程信息,缩短故障检测的延迟时间。     

精馏塔的H∞优化控制仿真

该文基于H∞控制理论对精馏塔设计了优化控制器,并进行了闭环仿真实验。仿真结果表明：当系统存在干扰时,H∞控制器比线性二次型最优调节器（LQR）使精馏塔实际达到的优化性能指标和综合控制指标都要好。     

HZSM5分子筛膜复合二氧化锡对甲烷的气敏性能研究

采用液相氧化法制备二氧化锡纳米颗粒,并利用浸渍法制备Pd负载二氧化锡纳米材料,通过丝网印刷得到气敏传感膜并在其表面印刷分子筛层。基于动态气敏测试系统探究传感器对甲烷气体的灵敏度及其在CO和乙醇干扰气体下的选择性。研究结果表明,在Pd-SnO₂敏感层表面印刷Pd-HZSM5层后,传感器对甲烷的响应能力显著提高,并且在体积分数为5×10^-4的CO存在时,对甲烷的选择性也得到明显的提升。同样,在质量分数为2×10^-5乙醇的存在下,传感器对甲烷的响应也没有受到干扰。通过对分子筛进行表征和催化分析,发现Pd-HZSM5对CO的催化效率可达100%,使得CO在扩散过程中被催化氧化,这可能是印刷Pd-HZSM5分子筛膜从而提高传感器选择性的主要原因。同时研究还表明,在敏感层表面印刷分子筛层并不会影响传感器的响应和恢复速率。     

调节阀的低S值运行与节能

调节阀是化工自动控制系统的一个极为重要的装置,同时也是自动控制系统中一个主要的耗能单元。本文论证了对调节阀采用低S值运行以降低调节阀能耗的可能性;介绍了低S值运行的调节阀流量特性畸变规律;论述了调节阀的选择原则及低S值运行的试验结果。     

催化重整装置的动态模型和仿真

根据物料平衡、能量平衡和化学反应动力学原理，开发了催化重整装置的非线性动态数学模型，用二维拉氏变换及正交配制方法把分布参数模型转化为集中参数模型求解。仿真结果表明，模型的稳态结果与动态变化范围逼近实际装置。该模型可应用于炼油厂铂重整装置的开工、停工、正常操作及各种事故处理的动态模拟和仿真培训。     

基于SKICA的非线性过程缓变故障检测方法研究

针对非线性工业过程缓变型故障的检测问题,提出一种基于累积和核独立元分析(SKICA)的故障检测方法.通过核函数技术将观测数据从非线性空间映射到线性空间,然后对线性空间的数据应用独立元分析算法,提取观测数据中的非线性独立元.为了更好的检测过程中微小变化和缓变故障,进一步应用累积和控制图(CUSUM)的思想.建立累积和非线性独立元并以此构造统计量监控过程变化.在连续搅拌反应器(CSTR)上的仿真结果表明,SKICA方法能够比ICA方法更快的检测出非线性过程中的缓变型故障.