Kohonen神经网络用于泵站控制系统故障诊断的研究

采用Kohonen神经网络是一种具有自组织特征映射（SOFM）的人工神经模型,并对其在泵站自动控制系统故障诊断中的应用进行研究,得出：自组织特征映射模型具有自学习功能、运算速度快、类型识别能力强的优点。     

软测量技术及其应用

软测量技术是当前过程控制中研究热点之一.在介绍软测量技术基础上,对目前主要软测量建模的方法:机理建模、回归分析、状态估计、模式识别、人工神经网络、模糊数学、基于支持向量机(SVM)和核函数的方法、过程层析成像、相关分析和现代非线性系统信息处理技术等十种方法进行介绍,并对软测量建模方法进行了展望.最后列举了工业应用实例.     

一种网络资源受限情况下的NCS 反馈调度方法

在网络控制系统中,网络负载的加重会使网络资源变得有限,从而使各个子系统的控制性能变 差．为了改善这一情况下系统的控制品质（quality of control, QoC）,本文提出了流动式死区反馈调度方法．通 过对死区节点的动态选择和对死区范围的连续分配,整个系统在网络资源有限的情况下总的控制品质得到了 提高．仿真结果表明,在网络资源紧缺时,该方法采用的流动式死区思想和死区范围连续化思想对系统QoC 的提高是有效的．     

非线性时滞不确定系统传感器鲁棒故障诊断

提出了一种带有不确定性环节非线性时滞系统的传感器鲁棒故障诊断方案，非线性与系统输入和状态有关，不确定性包括系统状态和输出环节；通过设计观测器对系统状态和输出进行估计，得到鲁棒阈值产生方法；构建自适应跟踪器，若系统实际和估计输出偏差等于或大于阈值，开始跟踪故障；同时对该方案鲁棒性、灵敏度和稳定性进行详细分析；最后通过仿真实验验证了有效性。     

丙烯腈收率软测量

本文研究了基于PCA-RBFNN的丙烯腈收率软测量建模方法;并以此为基础,采用FCM聚类方法对样本数据分类,建立了基于多模型的丙烯腈收率软测量模型.实验结果表明,基于多PCA-RBFNN的丙烯腈收率软测量模型与有关方法比较,预估效果最好.     

基于跟踪微分器的广义通用模型控制器研究

广义通用模型控制方法是一般模型控制方法的改进,适用于相对阶大于1的被控对象。为克服广义通用模型控制方法要求被控对象状态完全可观测的不足,基于跟踪微分器可以跟踪输入信号,同时估计输入信号微分的特点,将跟踪微分器与广义通用模型控制器相结合,利用跟踪微分器的信号跟踪和微分估计能力,将输出及其微分进行反馈,克服了广义通用模型控制器要求被控对象状态完全可观的局限性。针对相对阶为2的被控对象,仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。     

过程控制工程国家精品课程特色建设探讨与实践

本文针对华东理工大学过程控制工程国家精品课程建设中的主要特色,从教学内容、师资队伍、培养方案、实践教学和产学研结合等方面探讨了过程控制工程课程创新教学改革与实践,并详述了教学改革的基本思路、具体的教学措施和经验体会。     

过程控制工程课程教学的创新与改革

过程控制工程是自动化专业学生必修的一门专业课,它将控制理论、化工原理、传感器技术、计算机控制技术等综合在一起,密切结合工业过程实际,对培养具有高水平实践能力的自动化专业人才具有重要作用。本文结合华东理工大学过程控制工程国家精品课程建设的经验,从过程控制课程体系构建、教学方法改革、实践环节设计等几个方面探讨了培养具有学习能力、工程能力和创新意识的过程控制人才的教学模式。