基于阶段辨识的诺西肽发酵过程菌体浓度软测量

由于发酵过程中系统非线性特性与发酵阶段密切相关的实际特点,针对诺西肽发酵过程菌体浓度的估计问题,提出了一种基于阶段辨识的软测量方法.首先以分阶段的诺西肽发酵过程非结构模型为基础.根据隐函数存在定理进行辅助变量的合理选择;然后利用经数学推导得到的指示变量"伪比生长率"完成发酵阶段的在线辨识,并采用神经网络构建出对应于各阶段的局部软测量模型.实际应用结果表明,所提方法有效、预估精度较高.     

多元函数条件极值案例分析

多元函数条件极值问题是高等数学的一个教学难点,特别是拉格朗日乘数法,计算量往往很大。在教学中我们的体会是:有些实际问题通过化为条件极值问题,可以运用拉格朗日乘数法解决,但是解决条件极值问题还有很多其他方法,如均值不等式法、三角函数法、抛物线法等等。通过对几个典型教学案例的分析,说明了选用恰当的方法是简捷有效解决问题的前提。     

基于支持向量机的软测量方法及其在生化过程中的应用

针对所有样本点均出现在最小二乘支持向量机模型中的缺陷，提出了一种改进的最小二乘支持向量机回归方法。根据样本点间欧氏距离的大小，去除原变量空间中大部分的样本点，从而获得回归模型的“稀疏”特性，大大简化模型复杂程度。同时，将这一方法应用于生物发酵过程，建立青霉素发酵过程中产物浓度的软测量模型，实现青霉素浓度的在线预估。实验研究结果表明，所提方法为生物发酵过程中难于在线测量质量参数的实时监测提供了一个有效的手段。     

基于贝叶斯网络的磨煤机过程异常工况诊断模型实时更新方法

磨煤机作为火电厂制粉系统的核心设备,依靠新磨煤机投入使用后仅有的少量异常工况数据,建立其异常工况诊断模型,对整体系统安全运行有着重要的意义。本文首先针对磨煤机三个典型异常工况建立异常工况诊断模型,并提出新的基于节点辨识的贝叶斯网络模型实时更新方法。将已有磨煤机成熟的异常工况诊断模型作为源域模型,利用目标域磨煤机仅有的少量新数据信息,搜索源域模型与新数据信息不匹配的节点。在保留源域模型有用信息的前提下,通过局部更新,依据新的数据信息完成目标域模型的更新补足。为了验证方法的有效性,将所提方法应用于磨煤机异常工况诊断过程,实验结果表明,更新得到的模型具有良好的性能,平均诊断正确率超过98%。     

基于主元空间数据分布比较的统计过程监测

过程数据的分布特性涵盖了过程运行状态的有效信息,据此通过对主元子空间数据分布结构的分析比较,提出一种新的在线连续过程监测方法.与传统的多变量统计过程控制(MSPC)方法相比,该方法通过定量评估主元子空间中数据集的质心偏移以及数据集的分布方向2个监测指标来揭示数据分布结构的不同,对过程稳定运行点以及变量间相关性的变化作出准确判断,从而实现了对过程运行状况的实时监测和故障诊断.仿真例子验证了该方法的有效性和可行性.     

基于线性化神经网络的一类非线性系统优化迭代控制

１多层前向神经网络建模考虑如下的多输入多输出系统ｙ（ｋ）＝ｆ（ｙ（ｋ－１）Ｔ,ｙ（ｋ－２）Ｔ,…,ｙ（ｋ－ｐ）Ｔ,ｕ（ｋ－１）Ｔ,ｕ（ｋ－２）Ｔ,…,ｕ（ｋ－ｑ）Ｔ）．（１）上式中ｕ（ｋ）∈Ｒｍ,ｙ（ｋ）∈Ｒｎ分别为系统的输入输出;ｐ,ｑ为系统的阶次...     

基于径向基函数神经网络的多级离心压缩机混合模型

大型离心压缩机作为多影响因素和强非线性的复杂系统,其性能的准确预测难以实现.针对这一问题,结合径向基函数(RBF)神经网络,本文建立了多级离心压缩机性能预测的混合模型.首先基于热力学第一定律和压缩机能量损失机理建立了多级离心压缩机性能预测的机理模型.该模型无需任何实验确定的性能曲线,完全由压缩机的几何结构参数预测出压缩机在设计工况和非设计工况下的性能.然后利用RBF神经网络修正机理模型的误差,并通过对RBF神经网络的不断更新,进一步提高了模型的预测精度和适用性.将所建立的混合模型应用于实际的离心压缩机,结果表明该方法具有良好的预测性能.     

多智能体差分进化算法

基于多智能体与差分进化算法的各自优势,充分地将对多智能体环境的感知和反作用于环境的能力与差分进化速度和全局寻优能力有机结合,提出一种多智能体差分进化算法.引入差分进化算子以提高智能体更新速度并保持群体多样性,同时应用正交交叉算子以改善智能体协作特性确保有效竞争,并通过局部寻优算子提高算法的寻优精度.对几种典型测试函数进行了测试,实验结果表明所提出的算法具有较强的全局寻优能力.     

一种用于数控重型深孔钻镗床上的新型双齿轮进给箱

对数控重型深孔钻镗床双齿轮进给箱结构进行了技术改进,解决了在床身导轨侧面安装产生偏载而消耗较大的空载功率问题,也避免了由于电机水平安装而必须采用伞齿轮转换方向,使结构复杂的问题,从而提高了双齿轮进给箱消隙的可靠性。     

一种基于HLS的快速图像分割算法

本文提出了一种新的基于HLS的快速图像分割算法。通过分析HLS颜色空间特性,提出一种新的图像相似性的定义方法,可以快速选择出相似的颜色区域。在图像的预分割过程中起到了快速定位的作用。与基于MEANSHIFT的图像分割算法,分水岭算法对比,通过实验结果表明,本论文提出的分割算法具有快速的,良好的的特性。