基于PSO-MKSVM发酵过程建模与补料优化控制

针对动态非线性、时变发酵过程,采用混合核支持向量机的智能模型建模方法,通过建立混合核支持向量机的状态预估模型,实现对发酵产物浓度的预估,解决了缺乏生物传感器的问题.在此基础上,再利用粒子群优化算法求取补料速率优化曲线,最终使得发酵终止时产物产量最高.实验结果表明,该方法取得了良好的效果.     

污水处理中PH智能预测控制研究

中和过程作为污水处理控制问题的关键环节,其控制质量的好坏直接影响污水处理的合格程度;污水处理的中和过程是一个具有大时滞、非线性、强干扰的复杂控制对象,采用常规的控制技术对PH值进行精密控制难以取得理想效果;针对这一问题进行研究分析,提出了一种基于单神经元PID算法的多步预测智能控制方法,神经网络用于辨识对象的预测模型,控制算法实现非线性控制;研究结果表明,新的控制方法能够有效地提高控制精度,具有较好的动态性能和较强的鲁棒性。     

基于NSGA-Ⅱ算法的BP神经网络优化研究

针对BP(Back Propagation)网络训练时,会遇到陷入局部极小点、收敛速度慢等问题,提出将BP训练看成多目标寻优过程,以网络输出节点的误差最小作为并行搜索的多个目标,通过带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ,Non-DominatedSorting Genetic Algorithm Ⅱ)对BP网络的初始权值和阈值进行优化,给出了应用该方法的步骤.通过仿真验证,这种NSGA-Ⅱ&BP算法时一个单输入双输出非线性系统进行逼近,能克服BP网络训练的缺陷,且所建模型对检测样本的拟合程度比单独BP网络的效果要好.     

基于粗糙集-神经网络的TEP故障诊断

针对信息系统的不准确、不完整性,基于改进的可辨识矩阵来实现粗糙集约简,来删除样本数据中不相关和不重要的数据,再利用神经网络知识对样本集进行训练和测试,设计了一种粗糙集与神经网络混合的故障诊断系统.并将其运用于TEP(Tennessee-Eastman process)故障诊断中,取得了较好的故障诊断结果.     

污水处理控制系统设计

针对"厌氧 好氧"生物处理工艺的污水处理过程自控系统的要求,开发设计了一套基于工业以太网和Profibus总线的污水处理自控系统。控制系统的设计分为3个部分:电气部分、PLC程序的开发、上位机监控软件WinCC的开发。介绍了系统各组成部分的软、硬件构成及其特性,分析了系统工作的基本原理和主要过程。该系统实现了污水厂的全自动控制,实际运行效果良好。     

基于智能仪表的空调器性能自动测试系统

介绍一种采用工业控制计算机、智能仪表、智能输入输出模块、智能电量采集模块及测试仪器等构成的自动测试空调器特性的分布式测控系统。此系统简单、经济、可靠，提高了测试效率和精度。     

基于多级模糊神经网络的故障诊断在化工生产过程中的应用

化工生产过程一般都非常复杂，控制回路与测控参数很多，生产过程的故障检测与诊断问题非常困难。文中提出一种基于神经网络的多级故障诊断系统。采用三级递阶模糊神经网络，降解整个系统故障诊断问题的复杂性，同时采用所有子神经网络全局并行的推理方式，具有快速处理能力，适合系统实时在线故障诊断。     

洗涤剂浓度传感装置的研制及浓度控制

环保、健康、智能化是洗衣机发展的趋势,洗衣溶液中残留的洗涤剂对人体具有伤害作用,因此洗涤剂浓度的检测和控制显得越来越重要。而洗涤剂品牌众多,成份复杂,检测难度很大。通过研究发现,洗涤剂的浓度和溶液的电导率成正相关。用三种不同品牌的洗涤剂做实验,结果表明溶液的电导率和洗涤剂浓度在0～0.2%g/m1浓度范围内线性度良好,而且实验证明溶液的电导率几乎不受污渍的影响。根据洗涤剂浓度传感装置的检测原理进行硬件设计,并实施洗涤剂浓度控制,减少了溶液中洗涤剂的残留量,提高了洗衣机的自动化水平。     

基于LonWorks现场总线的造纸厂负荷监测调度系统

文章针对山东省银河纸业集团生产信息管理的需要，建立了一个经济型的基于LonWorks现场总线的造纸厂水，电，汽能源负荷监测优化调度系统，在充分利用原有测量信表设备的前提下，通过对全厂水，电，汽消耗的优化计算，实现造纸厂能源负荷的综合调度，从而达到节能降耗的目的。     

基于PLC的均质机控制系统设计

为了提高传统均质机控制系统的自动化程度,设计了一套基于HMI、PLC、变频器的均质机控制系统。该控制系统分为3个部分:电气控制部分、PLC程序的开发、人机界面的开发。分析了系统工作的基本原理和主要过程,介绍了系统的硬、软件构成及其特性。实践结果表明,该系统已实现工业应用,设备运行效果良好。