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作者

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6 篇 杨辉
6 篇 乔俊飞
6 篇 杨慧中
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5 篇 袁景淇
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5 篇 谢永芳
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4 篇 李莉
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FCM-ABC-MKRVM多模型融合软测量建模

FCM-ABC-MKRVM多模型融合软测量建模

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第28届中国过程控制会议（cpcc 2017）暨纪念中国过程控制会议30周年

作者：张洪德夏陆岳刘勇潘海天浙江工业大学化学工程学院浙江省生物燃料利用技术研究重点实验室

许多化工过程具有强非线性、机理复杂和多工况等特点,针对传统软测量模型无法全面描述过程特性而导致模型预测精度较低的问题,提出一种FCM-ABC-MKRVM多模型融合软测量建模方法。首先采用模糊C均值聚类算法(FCM)将训练样本划分为多个子类... 详细信息

许多化工过程具有强非线性、机理复杂和多工况等特点,针对传统软测量模型无法全面描述过程特性而导致模型预测精度较低的问题,提出一种FCM-ABC-MKRVM多模型融合软测量建模方法。首先采用模糊C均值聚类算法(FCM)将训练样本划分为多个子类,并确定各子类的聚类中心;然后通过训练各子类样本建立多核相关向量机(MKRVM)子模型,其中采用人工蜂群算法(ABC)优化核函数参数和组合权重因子;在模型预测阶段,计算测试样本与各聚类中心的隶属度值,并作为各子模型输出值的加权系数,通过多模型融合得到最终的模型预测输出。将该建模方法应用于聚丙烯熔融指数软测量研究中,仿真结果表明:与MKRVM模型和ABC-MKRVM模型相比,基于FCM-ABC-MKRVM多模型融合的熔融指数软测量模型具有更佳的预测精度,可以为复杂多工况化工过程的产品质量指标在线预测提供指导作用。

关键词：模糊C-均值聚类人工蜂群算法多核相关向量机多模型融合软测量熔融指数

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电冷热三联供系统建模与优化调度

电冷热三联供系统建模与优化调度

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第28届中国过程控制会议（cpcc 2017）暨纪念中国过程控制会议30周年

作者：郑超越甘中学许裕栗李德伟上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室上海交通大学自动化系自动化研究所新奥科技发展有限公司

本文考虑将发电、制冷、供热过程一体化的多种能源形式联合调度的能源管理系统(EMS)的建模与优化调度。本文从能源生产,储运,回收以及应用四个环节出发,特别考虑生产环节中多种形式的供能设备,包括分布式发电设备以及内燃机三联供系统,... 详细信息

本文考虑将发电、制冷、供热过程一体化的多种能源形式联合调度的能源管理系统(EMS)的建模与优化调度。本文从能源生产,储运,回收以及应用四个环节出发,特别考虑生产环节中多种形式的供能设备,包括分布式发电设备以及内燃机三联供系统,建立电冷热联合优化调度模型,将其描述为混合整数非线性优化问题。结合能源利用效率与运行经济成本,考虑多目标优化问题。然后结合某酒店建筑群典型冬季供热季与夏季制冷季的某一天内24小时电冷热需求预测,采用滚动优化策略,利用LINGO14求解,解决一个冬季供电供热与夏季供电制冷的24小时的优化调度问题。

关键词：电冷热三联供分布式发电内燃机三联供混合整数非线性规划多目标优化滚动优化

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基于偏互信息的过热器温差数据驱动建模研究

基于偏互信息的过热器温差数据驱动建模研究

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第28届中国过程控制会议（cpcc 2017）暨纪念中国过程控制会议30周年

作者：徐巧菲黄景涛郭喜风茅建波河南科技大学电气工程学院电力电子装置与系统河南省工程实验室国网浙江省电力科学研究院

为有效控制大型燃煤机组过热器不同区域的温度差,提高机组运行的安全稳定性,需要建立机组运行参数与过热器温差间的定量关系。本文提出一种过热器温差的数据驱动建模方法 PMI-SVR。该方法基于机组现场运行数据,通过偏互信息(partial mut... 详细信息

为有效控制大型燃煤机组过热器不同区域的温度差,提高机组运行的安全稳定性,需要建立机组运行参数与过热器温差间的定量关系。本文提出一种过热器温差的数据驱动建模方法 PMI-SVR。该方法基于机组现场运行数据,通过偏互信息(partial mutual information,PMI)选取影响过热器温差的主要因素,并基于支持向量回归(support vector regression,SVR)算法建立过热器温差的数据驱动模型。通过对互信息算法中关键参数的对比分析,选取最优的特征组合进行建模研究。对模型算法参数进行了网格搜索优化,寻找过热器温差的最优数据驱动模型,进而建立过热器温差与操作变量间的定量关系模型。在某机组运行数据上的分析表明,基于PMI的特征选择方法可有效选出影响过热器温差的主要因素,基于这些因素建立的数据驱动模型具有较高的精度,可为进一步的过热器温差在线控制提供基础。

关键词：过热器温差偏互信息(PMI) 支持向量回归(SVR) 数据驱动建模

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基于Gaussian分布加权M估计的高炉炼铁过程鲁棒RVFLNs建模

基于Gaussian分布加权M估计的高炉炼铁过程鲁棒RVFLNs建模

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第28届中国过程控制会议（cpcc 2017）暨纪念中国过程控制会议30周年

作者：李温鹏周平柴天佑东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

高炉炼铁过程优化运行依赖于可靠、稳定的铁水质量(MIQ)参数测量。然而,现有技术不能实现MIQ的在线测量,且离线化验过程滞后时间较长。为此,本文提出一种新型的数据驱动RVFLNs鲁棒建模方法,用于实现MIQ指标的在线鲁棒估计。由于传统RVF... 详细信息

高炉炼铁过程优化运行依赖于可靠、稳定的铁水质量(MIQ)参数测量。然而,现有技术不能实现MIQ的在线测量,且离线化验过程滞后时间较长。为此,本文提出一种新型的数据驱动RVFLNs鲁棒建模方法,用于实现MIQ指标的在线鲁棒估计。由于传统RVFLNs建模的输出权值由最小二乘估计获得,易受训练数据中离群点的影响,鲁棒性差。为解决此问题,本文提出一种基于Gaussian分布加权M估计的新型鲁棒RVFLNs建模方法。首先,为了提高建模效率和降低计算复杂度,采用数据驱动典型相关性分析的方法从众多变量中提取出与MIQ相关性最强的变量作为输入变量;然后,利用Gaussian分布加权M估计方法建立多元MIQ鲁棒RVFLNs模型;同时,引入1L和2L两个正则化项,防止模型过拟合,稀疏输出权值矩阵。最后,基于实际工业数据,做了充分的数据试验,验证了所提方法具有很好的鲁棒性和估计精度。

关键词：高炉炼铁鲁棒RVFLNs Gaussian分布加权M估计典型相关性分析铁水质量参数

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基于案例推理增强学习的磨矿过程设定值优化方法

基于案例推理增强学习的磨矿过程设定值优化方法

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第28届中国过程控制会议（cpcc 2017）暨纪念中国过程控制会议30周年

作者：代伟王献伟路兴龙柴天佑中国矿业大学信息与控制工程学院东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

磨矿粒度和循环负荷是磨矿过程产品质量与生产效率的关键运行指标,相对于底层控制偏差,回路设定值对其影响要严重的多。然而,磨矿过程受矿石成分与性质、设备状态等变化因素影响,运行工况动态时变,难以建立模型,因此难以通过传统的模型... 详细信息

磨矿粒度和循环负荷是磨矿过程产品质量与生产效率的关键运行指标,相对于底层控制偏差,回路设定值对其影响要严重的多。然而,磨矿过程受矿石成分与性质、设备状态等变化因素影响,运行工况动态时变,难以建立模型,因此难以通过传统的模型方法优化回路设定值。本文将增强学习与案例推理相结合,提出一种数据驱动的磨矿过程设定值优化方法。其首先根据当前运行工况,采用带有权值优化算法的案例推理方法,决策出可行的基于ELMAN神经网络的Q函数模型;然后利用实际运行数据,在增强学习的框架下,根据Q函数模型设计回路设定值最优控制率。利用冶金流程模拟软件Met Sim搭建磨矿仿真模型进行实验研究,结果表明了所提方法可根据工况变化在线优化回路设定值,实现磨矿运行指标的优化控制。

关键词：案例推理增强学习神经网络设定值优化磨矿过程

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大型循环流化床锅炉系统的非线性建模

大型循环流化床锅炉系统的非线性建模

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第28届中国过程控制会议（cpcc 2017）暨纪念中国过程控制会议30周年

作者：吴俊博刘向杰华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室

建立循环流化床锅炉系统的非线性模型对循环流化床锅炉设计、生产优化、自动控制系统的开发研究等有至关重要的影响。本文在分析了循环流化床锅炉床内温度动态特性的基础上,将循环流化床锅炉沿着炉膛高度方向分为密相区和稀相区2个部分... 详细信息

建立循环流化床锅炉系统的非线性模型对循环流化床锅炉设计、生产优化、自动控制系统的开发研究等有至关重要的影响。本文在分析了循环流化床锅炉床内温度动态特性的基础上,将循环流化床锅炉沿着炉膛高度方向分为密相区和稀相区2个部分,各部分采用集中参数化的方法,建立了循环流化床锅炉燃烧系统的动态模型。同时研究了汽轮机的动态特性,并通过能量平衡将燃烧系统模型和汽轮机系统模型结合起来,从而建立了以给煤、一次风和汽机阀门开度为输入变量的循环流化床锅炉的非线性动态模型。结合循环流化床锅炉的现场数据,采用MATLAB软件对所建模型进行了连续阶跃动态仿真和实时仿真。实时仿真结果与现场采集到的数据能够很好吻合。

关键词：循环流化床非线性模型模型简化实时仿真

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基于改进DEA交叉模型的化工工业能效评价方法研究

基于改进DEA交叉模型的化工工业能效评价方法研究

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第28届中国过程控制会议（cpcc 2017）暨纪念中国过程控制会议30周年

作者：耿志强白菊朱群雄顾祥柏韩永明北京化工大学信息科学与技术学院智能过程系统工程教育部工程研究中心中石化炼化工程(集团)股份有限公司

数据包络分析(DEA)已经广泛应用于效率分析,但传统的DEA模型在分析多决策单元的效率时,容易产生多于1/3的决策单元的效率值为1的情况,即效率区分度较差,无法很好地识别出决策单元的优劣,而DEA交叉模型能够区分有效的决策单元,但不能指... 详细信息

数据包络分析(DEA)已经广泛应用于效率分析,但传统的DEA模型在分析多决策单元的效率时,容易产生多于1/3的决策单元的效率值为1的情况,即效率区分度较差,无法很好地识别出决策单元的优劣,而DEA交叉模型能够区分有效的决策单元,但不能指出非有效决策单元的改进方向。为此提出基于改进的DEA交叉模型分析决策单元效率的方法,以较高的效率区分度识别不同决策单元的效率状态,避免了输入输出指标采用不合理的权值分配对决策结果产生的影响,同时其自我评价模型可获得非有效的决策单元的改进方向。将改进的DEA交叉模型用于分析评价化工工业PTA溶剂系统的生产能效,得到PTA装置效率的相对有效性,且效率区分度较高,并能够获得PTA生产装置节能降耗的方向与量化目标,验证了提出方法的有效性与实用性。

关键词： DEA交叉模型效率区分度 PTA装置能效分析

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一种基于收敛速度和多样性的自组织多目标粒子群优化算法

一种基于收敛速度和多样性的自组织多目标粒子群优化算法

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第28届中国过程控制会议（cpcc 2017）暨纪念中国过程控制会议30周年

作者：韩红桂武淑君乔俊飞北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

针对多目标粒子群优化算法中种群规模难以确定的问题,文中提出了一种基于收敛速度和多样性的自组织多目标粒子群优化算法。首先,基于多样性指标(Spacing,SP)和收敛性指标(generation distance,GD),提出了一种多目标粒子群种群规模判断机... 详细信息

针对多目标粒子群优化算法中种群规模难以确定的问题,文中提出了一种基于收敛速度和多样性的自组织多目标粒子群优化算法。首先,基于多样性指标(Spacing,SP)和收敛性指标(generation distance,GD),提出了一种多目标粒子群种群规模判断机制;其次,设计了一种种群规模自组织方法,实现了多目标粒子群种群规模的自调整。最后,将提出的自组织多目标粒子群优化算法应用于基准测试函数,实验结果表明该自组织多目标粒子群优化算法能够根据优化目标自适应调整种群规模,减少寻优时间;与其它算法的比较结果显示,自组织多目标粒子群优化算法不但能够确保解的质量,而且收敛速度较快。

关键词：多目标粒子群收敛速度多样性自组织种群规模

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工业生产全流程运行性能监控评价指标设计与应用

工业生产全流程运行性能监控评价指标设计与应用

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第28届中国过程控制会议（cpcc 2017）暨纪念中国过程控制会议30周年

作者：刘长鑫丁进良柴天佑东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

针对多工序多目标的复杂生产全局运行过程难以监控与分析评估的问题,本文首先描述了全流程运行性能监控分析的四类需求,然后基于生产运行关联数据信息,根据不同综合生产指标特性设计了对应的运行性能分析评价指标,在常规的跟踪偏差分析... 详细信息

针对多工序多目标的复杂生产全局运行过程难以监控与分析评估的问题,本文首先描述了全流程运行性能监控分析的四类需求,然后基于生产运行关联数据信息,根据不同综合生产指标特性设计了对应的运行性能分析评价指标,在常规的跟踪偏差分析基础上引入了运行状态容差与偏差比,解决了区间型决策目标运行平稳状态难以表征分析的问题,同时设计了与全局生产指标运行性能密切关联的生产平稳性和自动投运占比指标。通过文中提出的指标体系设计为企业生产经营管理层、优化决策层、生产操作层等不同用户通过偏好权重在多信息视角下可视化分析其全局生产运行状态优劣提供了分析与定位基础。最后通过某选矿企业生产实际数据验证了文中提出全流程运行性能评价指标的合理性与有效性。

关键词：评价指标性能监控运行性能全流程优化

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智能算法与数据驱动的烘丝入口含水率预测与应用

智能算法与数据驱动的烘丝入口含水率预测与应用

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第28届中国过程控制会议（cpcc 2017）暨纪念中国过程控制会议30周年

作者：金发岗王雅琳陈晓方张鹏程堵劲松张炜中南大学控制科学与工程研究所中国烟草总公司郑州烟草研究院福建中烟工业有限责任公司技术中心

烘丝入口含水率的可控性以及稳定性是卷烟制丝质量与口感提升的关键因素。为准确预测烘丝入口含水率,通过工厂实时检测数据,利用随机森林基于平均精确度减少的方法筛选特征,并利用基于差分进化算法优化的极限学习机对筛选后的特征进行学... 详细信息

烘丝入口含水率的可控性以及稳定性是卷烟制丝质量与口感提升的关键因素。为准确预测烘丝入口含水率,通过工厂实时检测数据,利用随机森林基于平均精确度减少的方法筛选特征,并利用基于差分进化算法优化的极限学习机对筛选后的特征进行学习,同时对比了神经网络(BP-NN)、支持向量机(SVM)、普通极限学习机(ELM)以及随机森林(Random Forest)等方法在使用数据集上的结果。结果显示,采用基于差分进化算法的极限学习机进行预测能够使烘丝入口含水率预测准确率稳定在95.37%,普遍优于其他方法的准确率,除此之外,烘丝入口含水率的标平均误差也能够达到0.137%,高于其他方法。因此,基于差分进化算法的极限学习机模型(De-ELM)在烘丝入口含水率预测上具有更优的应用前景,能够保证预测的准确率以及稳定性。

关键词：极限学习机差分进化算法烘丝入口含水率随机森 SVM

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