检索结果-内蒙古大学图书馆

化工学报 2015年第12期66卷 4904-4909页

作者：段星辰杜文莉华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237

碳二加氢反应器是乙烯工厂的一个重要装置,其运行状况直接影响着乙烯产品的纯度和产量,因此,提高碳二加氢反应过程的建模和优化效率对于工业实际具有重要意义。但是,直接对碳二加氢反应器的CFD高精度分析模型进行优化,计算量大,优化效... 详细信息

碳二加氢反应器是乙烯工厂的一个重要装置,其运行状况直接影响着乙烯产品的纯度和产量,因此,提高碳二加氢反应过程的建模和优化效率对于工业实际具有重要意义。但是,直接对碳二加氢反应器的CFD高精度分析模型进行优化,计算量大,优化效率非常低。本文从模型预测方差准确性和提高全局搜索的有效性出发,基于Kriging代理模型,提出了一种求取无偏预测方差的广义期望提高算法——bootstrap GEI算法,通过测试函数的仿真对比,与bootstrap EI算法相比,该算法能够从全局角度搜索最优样本点,减少样本点的个数,从而提高模型更新和优化效率。该算法在实际工业碳二加氢等温反应器的代理模型中也得到了有效验证。

关键词：模型全局优化算法 bootstrap算法加氢模拟

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基于LNS-DEWKECA算法的多模态工业过程故障检测

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控制与决策 2020年第8期35卷 1879-1886页

作者：顾幸生周冰倩华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237

受市场需求主导,工业过程需要在多种工作模态下切换,数据往往呈现多模态复杂分布特性,研究多模态的故障检测技术对于保障工业过程的安全运行具有重要意义.为此,提出一种基于局部近邻标准化(LNS)和方向熵加权核熵成分分析(DEWKECA)的故... 详细信息

受市场需求主导,工业过程需要在多种工作模态下切换,数据往往呈现多模态复杂分布特性,研究多模态的故障检测技术对于保障工业过程的安全运行具有重要意义.为此,提出一种基于局部近邻标准化(LNS)和方向熵加权核熵成分分析(DEWKECA)的故障检测算法.利用LNS实现多模态数据的标准化,相比于全局标准化,LNS可以有效消除多模态特性;考虑到故障样本与正常样本在变化趋势上的差异,定义样本变化方向的信息熵为方向熵,用来衡量样本变化方向的无序程度,从而利用DEWKECA实现数据降维,可以更有效提取数据变化方向特征;考虑到多模态数据往往服从非高斯分布,采用局部离群因子(LOF)算法建立监控统计量,根据核密度估计确定其控制限.最后,通过数值例子及TE过程仿真验证所提出算法的有效性.

关键词：多模态故障检测局部近邻标准化方向熵核熵成分分析局部离群因子

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基于知识改进的文化算法及其在化工动态优化中的应用

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化工学报 2010年第11期61卷 2889-2895页

作者：刘宗其杜文莉祁荣宾钱锋华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237

针对化工以及生化过程的动态优化问题,提出了一种基于改进知识引导的文化算法。该算法首先对控制搜索域与时间域分别进行了等分和离散化,利用'软约束'思想编码控制序列,采用'种群产生'-'控制域进化'-'种群... 详细信息

针对化工以及生化过程的动态优化问题,提出了一种基于改进知识引导的文化算法。该算法首先对控制搜索域与时间域分别进行了等分和离散化,利用'软约束'思想编码控制序列,采用'种群产生'-'控制域进化'-'种群寻优'迭代过程实现对控制序列的逐步寻优;其次在种群空间采用遗传算法,在信度空间采用差分算法,并将进化过程中的已有种群信息设计为3种知识,通过分析知识、提取知识、管理知识来指导进化过程。由于引入了文化进化理念和机制,大大提高了动态优化问题的搜索效率。通过3种典型化工动态优化问题的仿真实例,表明该算法具有较好的寻优效率以及更好的优化结果,验证了该算法在解决具有非线性动态约束问题的有效性。

关键词：文化算法动态优化进化算法化工过程生化过程

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一种改进的知识进化算法及其在化工动态优化中的应用

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化工学报 2012年第3期63卷 841-850页

作者：彭鑫祁荣宾杜文莉钱锋华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237

智能优化算法在动态优化问题的求解中,一方面可以一定的概率收敛到全局最优,避免局部极值而得到了广泛应用;但另一方面,基于随机机制的仿生智能算法也面临收敛速度慢、寻优效率较低的瓶颈,限制了其工业实时应用的场合。为此,从提高智能... 详细信息

智能优化算法在动态优化问题的求解中,一方面可以一定的概率收敛到全局最优,避免局部极值而得到了广泛应用;但另一方面,基于随机机制的仿生智能算法也面临收敛速度慢、寻优效率较低的瓶颈,限制了其工业实时应用的场合。为此,从提高智能优化算法在动态优化问题的求解效率出发,提出了一种改进的基于知识引导的进化算法结构,主要包括候选控制策略-时域与控制域的离散策略、知识库空间的进化、知识引导的种群进化。该算法分别在批式反应器等4个典型化工动态优化问题上进行了仿真验证,计算结果表明,该方法能够以较小的种群规模通过知识的引导,以较少的计算代价找到较好的全局解,有效提高了算法的收敛效率。

关键词：动态优化知识进化进化计算化工过程生化过程

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污水处理过程的多目标优化

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西安交通大学学报 2017年第3期51卷 129-135页

作者：罗健旭彭培培徐颖余昭旭华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237

为了在保证污水处理厂出水质量达标、控制日常运营成本的同时尽量减少温室气体(GHG)的排放,将温室气体的排放纳入了污水处理的性能评价范畴,并与出水质量(EQI)、操作成本指数(OCI)等传统性能评价指标构成了污水处理过程的多目标优化问... 详细信息

为了在保证污水处理厂出水质量达标、控制日常运营成本的同时尽量减少温室气体(GHG)的排放,将温室气体的排放纳入了污水处理的性能评价范畴,并与出水质量(EQI)、操作成本指数(OCI)等传统性能评价指标构成了污水处理过程的多目标优化问题。为研究此性能指标的多目标优化问题,构建了简化的污水处理仿真平台BSM2-e,此平台包括初沉池、活性污泥反应器、二次澄清池和浓缩单元。针对多目标优化问题的求解,采用多目标进化算法NSGA-II对该算法的精英选择策略做了改进,算法在拥挤距离选择的基础上增加了筛选步骤,以改善算法的分布性,将该算法应用于BSM2-e多目标优化问题,取得了较好的仿真结果。优化结果表明,GHG排放指标与EQI有冲突,提高出水质量可增加温室气体的排放,而GHG排放指标与OCI无冲突,在不增加操作成本的情况下可有效降低温室气体的排放。

关键词：多目标优化温室气体污水处理过程 NSGA-II

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基于Kriging的差分进化算法及其在苯乙烯流程优化中的应用

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化工学报 2013年第12期64卷 4563-4570页

作者：王晓强罗娜叶贞成钱锋华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237

自适应差分进化算法基于个体生成策略和控制参数自适应,无须人为设置参数,对问题有较好的适应性,但其收敛速度和精度有待提高。将具有较高预测精度的Kriging模型应用于自适应差分进化算法中,建立跟随种群变化的Kriging模型,通过模型极... 详细信息

自适应差分进化算法基于个体生成策略和控制参数自适应,无须人为设置参数,对问题有较好的适应性,但其收敛速度和精度有待提高。将具有较高预测精度的Kriging模型应用于自适应差分进化算法中,建立跟随种群变化的Kriging模型,通过模型极值点与种群最优个体竞争,对种群产生扰动,影响种群进化过程,改善算法的收敛速度和寻优性能。对10个典型测试函数的测试结果表明,该算法较标准和自适应差分进化算法收敛速度加快,收敛精度提高,且具有更好的稳定性。将基于Kriging的差分进化算法应用于苯乙烯装置的流程优化,操作运行费用显著降低。

关键词：自适应差分进化算法 Kriging 苯乙烯流程优化

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基于改进的快速搜索聚类算法和高斯过程回归的催化重整脱氯前氢气纯度多模型建模方法

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化工学报 2016年第3期67卷 765-772页

作者：双翼帆顾幸生华东理工大学化工过程先进控制与优化技术教育部重点实验室上海200237

氢气是催化重整反应的重要副产物之一,建立氢气纯度软测量模型有助于指导生产。针对催化重整过程工况复杂多变、单一软测量模型难以满足精度要求,提出了一种基于改进的快速搜索聚类算法和高斯过程回归的多模型软测量建模方法。首先,针... 详细信息

氢气是催化重整反应的重要副产物之一,建立氢气纯度软测量模型有助于指导生产。针对催化重整过程工况复杂多变、单一软测量模型难以满足精度要求,提出了一种基于改进的快速搜索聚类算法和高斯过程回归的多模型软测量建模方法。首先,针对快速搜索聚类算法中截断距离是由人为设定的问题,提出了一种截断距离确定方法。并用该改进算法对历史数据进行自动分类,建立各个数据子集的高斯过程回归模型,使各子模型在最大程度上反映不同工况点。然后,针对聚类后得到的带有类别标签的历史数据,建立类别辨识模型,与各子模型相结合,形成开关模式的组合模型。最后,将该建模方法应用于连续催化重整装置,建立了脱氯前氢气纯度的在线计算模型。结果表明,该多模型建模方法具有较高的预测精度,优于传统的单一模型,有一定的实用价值。

关键词：催化重整氢气模型算法快速搜索聚类高斯过程回归软测量

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D-vine copulas混合模型及其在故障检测中的应用

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化工学报 2017年第7期68卷 2851-2858页

作者：郑文静李绍军蒋达华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237

过程监控技术是保证现代流程工业安全平稳运行及产品质量的有效手段。传统的过程监控方法大多采用维度约简方法提取数据特征,且要求过程数据必须服从高斯分布、线性等限制条件,对复杂工况条件下发生的故障难以取得较好的检测效果。因此... 详细信息

过程监控技术是保证现代流程工业安全平稳运行及产品质量的有效手段。传统的过程监控方法大多采用维度约简方法提取数据特征,且要求过程数据必须服从高斯分布、线性等限制条件,对复杂工况条件下发生的故障难以取得较好的检测效果。因此,提出了混合D-vine copulas故障诊断模型,在不降维的情况下直接刻画数据中存在的复杂相关关系,构建过程变量的统计模型实现对存在非线性与非高斯性过程的精确描述。通过EM算法和伪极大似然估计优化混合模型参数,然后结合高密度区域(HDR)与密度分位数法等理论,构建广义贝叶斯概率(GBIP)指标实现对过程的实时监测。数值例子及在TE过程上的仿真结果说明了该混合模型的有效性及在故障检测中的良好性能。

关键词：过程监控非线性非高斯相关性分析 D-vine copulas

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多策略果蝇优化算法及其应用

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化工学报 2015年第12期66卷 4888-4894页

作者：钟伟民牛进伟梁毅孔祥东钱锋华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237

针对果蝇算法容易陷入局部极值、收敛速度慢和收敛精度低的问题,基于粒子群优化算法中社会认知因子和差分演化算法的变异算子,提出了一种多策略果蝇优化算法(SFOA)。对于味道浓度值劣于平均味道浓度的个体,采用社会认知变异因子产生下... 详细信息

针对果蝇算法容易陷入局部极值、收敛速度慢和收敛精度低的问题,基于粒子群优化算法中社会认知因子和差分演化算法的变异算子,提出了一种多策略果蝇优化算法(SFOA)。对于味道浓度值劣于平均味道浓度的个体,采用社会认知变异因子产生下一代个体,加快收敛速度。对于味道浓度值优于平均味道浓度的个体,引入差分向量,提高算法跳出局部极值的能力。经过8个测试函数的仿真实验对比,SFOA具有更好的全局搜索能力、更快的收敛速度和更高的收敛精度。最后,将改进后的果蝇算法运用到GE气化炉操作优化中,以有效合成气产率最大化为优化目标,氧煤比和水煤浆浓度为决策变量,结果表明,SFOA能够快速找到最优值,证明了多策略果蝇优化算法的有效性。

关键词：果蝇算法味道浓度判定值粒子群算法差分进化煤气化

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基于GMM的间歇过程故障检测

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自动化学报 2015年第5期41卷 899-905页

作者：王静胡益侍洪波华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237

对间歇过程的多操作阶段进行划分时,往往会被离群点和噪声干扰,影响建模的精确性,针对此问题提出一种新的方法:主元分析–多方向高斯混合模型(Principal component analysis-multiple Gaussian mixture model,PCA-MGMM)建模方法.首先用... 详细信息

对间歇过程的多操作阶段进行划分时,往往会被离群点和噪声干扰,影响建模的精确性,针对此问题提出一种新的方法:主元分析–多方向高斯混合模型(Principal component analysis-multiple Gaussian mixture model,PCA-MGMM)建模方法.首先用最短长度法对数据进行等长处理,融合不同展开方法相结合的处理方式消除数据预估问题;利用主元分析方法将数据转换到对故障较为敏感的低维子空间中,得到主元的同时消除了离群点和噪声的干扰;通过改进的高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)算法对各阶段主元进行聚类,减少了运算量的同时自动得到最佳高斯成分和对应的统计分布参数;最后将局部指标融合为全局概率监控指标,实现了连续的在线监控.通过一个实际的半导体制造过程的仿真研究验证了所提方法的有效性.

关键词：间歇过程多阶段操作故障检测高斯混合模型全局概率指标

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