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引 言化工过程数据的重要特点之一是受噪声污染严重 ,这严重影响了过程信息处理和分析的效果 .例如 ,在运用多元统计过程控制 (MSPC)进行化工过程监控时 ,直接利用这些受到污染的测量信息对过程进行分析 ,必然会导致较大的误差 ,使结果置信度下降 .对于过程故障诊断来说 ,就会产生较高的误报率或漏报率 .为解决这一问题 ,人们运用小波变换对测量信号进行去噪 ,提高了信号的置信度并取得了较 . 好的应用效果[1] .然而 ,通常的小波变换去噪是针对过程测量信号直接进行分频去噪 ,并没有考虑信号间的相关关系 ,因而这一处理方法不能更有效… 相似文献
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针对连续生产过程中的递阶控制结构,分析了整体优化与分散优化的特点,指出了集中-分散优化的核心是综合、协调方法。文中指出,复杂工业过程在线优化在采用了分散优化及近似协调方法后,可以使复杂的整体优化简化为维数很小的次优问题。 相似文献
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Based on the idea of the set-membership identification,a modified recursive least squares algorithm with variable gain, variable forgetting factor and resetting is presented.The concept of the error tolerance level is proposed.The selection criteria of the error tolerance level are also given according to the min-max principle.The algorithm is particularly suitable for tracing time-varying systems and is similar in computational complexity to the standard recursive least squares algorithm.The superior performance of the algorithm is verified via simulation studies on a dynamic fermentation process. 相似文献
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基于操作轨迹模型的非线性预测控制算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对工业过程的非线性,本文首先提出了一种操作轨迹非线性模型的辨识方法:根据调度变量的操作轨迹,选取若干个典型工作点;在各个典型工作点,辨识各自的线性模型;根据测试数据以及过渡数据,得到全局插值非线性模型.在此基础上,本文进一步提出一种基于操作轨迹模型的非线性预测控制算法,并采用多步线性化方法进行问题求解.由于仅需要在典型工作点上进行测试,降低了全局建模的辨识成本,而且控制品质好,仿真结果表明了该算法的有效性. 相似文献
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针对粒子群优化算法应用于约束优化问题时易陷入局部极小值的问题,提出了一种改进的粒子群优化算法. 该算法综合了约束优化问题的目标函数值和约束函数的违反度值作为粒子群优化算法的双适应度值, 采用了双适应值动态判断粒子群优化算法中粒子的优劣. 违反度值的计算引入了自适应加权系数,相应地提出了调整各权系数的自适应策略, 并改进了粒子群优化算法的粒子竞争选择策略,拓展了粒子群优化算法的单适应值的应用范围.应用约束自适应粒子群优化算法实现了城市水厂的节能优化调度. 结果表明, 该算法收敛速度快且结果可靠. 粒子群优化算法为解决工程约束优化问题提供了一条可行途径. 相似文献
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生产过程综合自动化中的在线优化(Ⅱ) 总被引:1,自引:0,他引:1
2集中与分散优化将一个工艺流程横向分解再综合、协调是综合自动化在连续生产过程应用中的关键技术。下面我们来分析这个问题。图4所示为集中、分散最优化示意图,(a)表示集中形式的最优化;(b)表示分散形式的最优化,每个单元过程是控制及局部优化的一个基本单元... 相似文献
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