多变量系统故障诊断和容错控制新方法及其在精馏过程中的应用

本文提出一种多变量系统的故障诊断和容错控制新方法，整个系统由四个神经元组成。将本文方法用于二元精馏塔顶和塔底组分的容错控制，仿真结果证实了本文方法的有效性。该方法可望在难以建模的复杂化工过程中得到应用。     

基于模式识别的状态观测器和滤波器

本文提出了一种基于模式识别的状态观测器和滤波器,用模式识别技术描述系统动态特性,设计状态观测器和滤波器的结构,并选取增益矩阵,仿真研究获得了满意的结果。该(?)法摆脱了以往状态观测器和滤波器所需的数学模型,为在那些难以用传统方法建模的场合实(?)状态观测和滤波提供了可能。     

多段多品种间歇过程混合型生产调度策略及应用研究

本文对一类多段,多品种间歇生产过程进行了数学描述,将数学模型和专家系统相结合,给出了该过程的混合型生产调度策略。以啤酒行业为背景进行应用研究获得了满意的结果。     

过程系统计算机优化控制

本文系统地介绍了化工过程计算机优化控制的概念、方法,给出了我们的最新研究结果,指出了今后可能的研究方向。     

神经网络在状态估计中的应用

本文提出了一种基于神经网络的状态估计方法,避开了依靠数学模型的传统途径,为在那些建模困难的场合实现状态估计提供了可能,仿真结果令人满意.     

精馏过程的专家控制

本文提出的精馏过程专家控制包括一个数据库、知识库、推理机,在某实验性乙醇-水二元精馏塔上用IBM-PC进行试验研究,获得好结果。     

基于模式识别的自整定控制及应用

本文提出一种基于模式识别的自整定控制方法,以模式表示和模式分类来描述系统的动态特性和调节器的结构,用模式识别优化方法求取调节器的参数,当系统动态模型参数未知时,这种自整定方法是建立在系统测量数据序列基础上的。该方法在实验性二元精馏塔上用IBM-PC微机获得成功应用。其结果优于常规PID调节器。     

92′全国化工自动化及仪表学术年会

会议于1992.10.22～24在上海举行,中国化工学会化工自动化及仪表专业委员会和华东化工学院自动化研究所共同主持了会议。来自全国各地的50多名代表交流了40篇学术论文,其中34篇收入会议论文集。华东化工学院自动化研究所蒋慰孙教授与浙江大学工业控制研究所王树青教授分别作了题为“化工过程高级控制策略”及“发酵过程基     

连续搅拌釜式生化反应器的非模型控制策略

本方提出了ＳＩＭＯ系统一种新的基于神经网络的非模型控制方法（ＭＦＣ），它包括线性策略和控制作用受限的非线性控制策略，讨论了非模型控制算法收敛性和非模型控制系统的稳定性，将其用于某连续搅拌釜式发酵器的产率最优反馈控制，仿真研究获得了满意的结果。ＭＦＣ方法我需对象模型，具有收敛快，自学习，强抗扰和鲁棒性好等特点。为难以建模的时变，非线性复杂生化过程的控制提供一条新的途径。     

催化裂化装置的神经元网络自整定PID控制器

提出催化裂化装置的一种基于神经网络的自整定ＰＩＤ控制器，针对ＢＰ算法收敛速度太慢，提出了误差一次反向传播算法（ＦａｓｔｌｅａｎｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍ），简称ＦＬＡ。分别提出了基于ＢＰ算法和ＦＬＡ的单变量非模型自整定ＰＩＤ控制方法。选定催化裂化装置的进料预热温度为控制变量；再生器烟道气氧含量为控制变量，仿真研究获得满意的结果。该控制器的设计无需对象模型，具有响应速度快，抗干扰能力强和鲁棒性强等优点。