非线性控制器在聚丙烯装置上的应用

介绍了Aspentech非线性控制器、Apollo生产控制软件包在200 kt/a聚丙烯装置(第二代国产化环管工艺)上实施先进过程控制项目的过程、技术难点和应用成果,阐述了Apollo生产控制软件包的主要技术特点。     

中外自动化软件在我国炼油石化生产发挥作用

采用现代化的信息技术（IT）提升传统的石油和化工产业的赢利能力和节能成效，是行丛发展方向。先进过程控制技术（简称APC）就是采用科学、先进的控制理论和控制方法，以工艺控制方案分析和数学模型计算为核心，以工厂控制网络和管理网络为信息载体，充分发挥DCS（分散型控制系统）和常规控制系统的潜力，保证生产装置始终运转在最佳状态，以获取最大的经济效益和节能效益。     

基于多尺度卷积的轴承故障诊断研究

针对目前神经网络模型抗噪性、泛化性差的问题，提出一种基于多尺度卷积神经网络模型。该模型首先采用大卷积核进行特征提取，为后续网络层提供较大感受野的同时，还能对高频噪声进行抑制，并采用多分枝、多尺度卷积以提取不同尺度的特征，避免单一尺寸卷积核无法兼顾不同精细度的特征问题，增强网络表达能力。同时采用1×1卷积以较少参数量增加网络深度，提高其非线性表达能力，采用全局平均池化代替全连接层，以减少参数量，防止网络过拟合的发生，最后通过Softmax函数完成故障分类。通过实验验证，该模型具有较好的抗噪性、泛化性以及实用价值。     

统计过程控制(SPC)技术的基本概念

统计过程控制 (ＳＰＣ)技术起源于二次世界大战初期的美国军事工业。ＳＰＣ是指为实现增进对过程的了解 ;用合乎要求的方法达到控制过程 ;降低最终产品参数的变化 ,或用其他方法改进过程特性中的一个或多个目标时涉及到所使用的统计技术和 (或 )统计 (或随机 )控制算法。ＳＰＣ与传统过程控制方法相比 ,传统过程统计方法适用于单变量过程模型 ;而ＳＰＣ适用于多变量过程模型 ,但操作方法相对比较复杂 ,所支出费用比较高。ＳＰＣ适用场合 :(1)设计、试制、生产、安装或服务 ;(2 )定期生产或批量生产 ;(3)短期生产或长期生产 ;(4)小规模、中规…     

一种基于CMAC神经网络的板形模式识别新方法

针对传统的板形识别模型在识别板形时,由于板宽的变化需要不同拓扑结构的神经网络才能完成板形模式识别任务,网络学习工作量大,网络存在收敛速度慢,易陷入局部极小等结构性能不佳的问题,建立了一种新的基于CMAC神经网络的板形模式识别模型。该模型利用欧式距离差得到网络的输入神经元,并在权值更新算法中引入了动态学习率。通过仿真实验表明该方法简单、实用,识别精度较高,克服了传统的识别模型的缺点和不足,有效地提高了板形模式识别模型的速度和精度。     

基于BP神经网络策略的中低温余热发电系统性能优化

硫磺制酸生产过程中有大量中低温余热产生,文章采用基于神经网络的PID控制方法对中低温余热发电循环-有机朗肯循环发电系统中的膨胀机动态性能进行了调节。首先建立了系统中膨胀机的控制模型,然后将控制算法应用于被控对象,使系统高效运行。仿真结果表明,与传统PID控制相比,该算法具有较好的控制效果。该控制方法能有效地提高ORC系统的效率。     

先进控制为企业节能增效

先进过程控制（Advanced Process Control,简称APC）是信息化建设不可缺少的技术。APC采用科学、先进的控制理论和控制方法,以工艺过程分析和数学模型计算为核心,以工厂控制网络和管理网络为信息载体,充分发挥DCS和常规控制系统的潜力,由原来的常规控制过渡到     

BP神经网络在酯化反应中的应用

针对生产涤纶助剂SIPM酯化反应中温度的复杂变化,常规PID控制在非线性时变系统中控制效果的局限性,采用一种基于BP神经网络整定的PID控制技术,通过对酯化温度控制系统性能自学习、自适应来实现具有最佳组合的PID控制。     

协同工作(CSCW)中的访问控制模型

计算机支持的协同工作(CSCW)就是地域分散的一个群体借助计算机及其网络技术,共同协调与协作来完成一项任务。传统的访问控制不能很好地适用于CSCW系统,笔者对传统模型进行改进,提出了一个基于任务与角色的访问控制模型,并用实例对该模型进行了验证。     

光催化技术对黑臭水体去除速率模型构建及去除效果评价

为进一步证明石墨烯光催化技术的应用性,文章基于主成分分析优化的长短期记忆神经网络模型(PCA-LSTM)构建了光催化技术净化后的黑臭水体水质预测及综合评价模型,证明了该技术的优越性,结果表明:PCA-LSTM模型可更好预测水质指标,其误差较低,同时一致性指数R2和Ens均在0.918以上,精度明显优于传统的LSTM模型...     

2009聚酯产业链产品创新论坛将举行

为积极推动我国聚酯涤纶工业技术进步,提高自主创新能力,加快采用先进适用的高新技术提升传统化纤工艺、装备及生产过程控制水平,实现聚酯涤纶柔性化、多样化、高效化、高附加值化的生产,加快多功能、     

惠生选用UOP甲醇制烯烃技术

Honeywell对外宣布,该公司先进的UOP甲醇制烯烃(MTO)新技术将在中国惠生(南京)清洁能源拟建的1套MTO生产装置(乙烯和丙烯产能为295kt/a)上工业应用。据称,这也将是这项先进的MTO技术解决方案首次实现工业化应用。这一解决方案将UOP/Hydro的MTO工艺与Total石化/UOP的烯烃裂解工艺相结合,使石油供应有限但甲醇资源丰富的国家和地区的生产商能够     

INFI-90 DCS 的硬件维护

一、系统简介 分布式控制系统(DCS,又叫集散控制系统),是以微处理器为核心,与数据通讯技术、CRT显示技术和控制技术相结合的一种先进的控制设备。它具有关键部件冗余热后备自动切换、系统软硬件模块化、人机接口界面友好等突出特点,代表着当代工业过程控制的主流。 我集团二号窑采用的是北京贝利公司的INFI-90 DCS。整个系统由分布在环形网络上的5个节点构成:2个PCU,2个OIS     

基于BP神经网络与PCA的零售业客户细分模型研究

本文结合零售业及其客户消费行为的特点,提出了一套基于客户消费行为分析的零售业客户细分指标体系,采用主成分分析(PCA)和BP神经网络(BPNN)相结合的方法,构建了一种基于消费者行为分析的零售业客户细分模型,最后利用Matlab软件通过零售业客户消费行为的实际数据对该模型进行了测试和验证,结果表明该模型具有良好的适用性和准确性.     

基于模型预测控制的机械臂轨迹跟踪算法

机械臂控制系统常采用比例—积分—微分控制(PID)等方法,但存在超调、抖动等问题,制约了控制精确度.模型预测控制(MPC)方法能够对预测模型进行反复优化和反馈校正,在机械臂控制中具有优势.考虑机械臂输入输出参数多、强耦合等非线性特性,以二自由度机械臂为例,对MPC方法进行改进研究:首先,根据拉格朗日方程,对机械臂进行非...     

基于回声状态神经网络风电齿轮箱故障诊断方法

增速齿轮箱是大型风力发电机组的关键部件,应采用合适的方法进行故障诊断对其运行状态进行预测。本文提出了基于小波包和回声状态神经网络的齿轮箱故障诊断方法。首先利用小波包分解风机齿轮箱的故障信号,能够得到振动信号位于不同频段的故障特征,接着对不同频段的故障特征频率做归一化处理,进而组成故障特征向量,最后将特征向量输入回声神经网络模型得到故障类型。该方法减小了传统的BP神经网络模型神经网络算法陷入局部最优解的风险,提高了网络的收敛速度。     

基于T-S模型的神经网络在节水灌溉技术选择中的应用

为了有效对节水灌溉技术水质展开监控和应用,选取一种基于T-S模糊的神经网络模型对水质加以评价。文中从模糊神经网络的发展情况入手,提出建立基于T-S模型的神经网络模型,分析了创建基于T-S模型的神经网络模块,介绍了基于T-S模糊神经网络模式在节水灌溉技术中的应用。     

灰色神经网络模型应用于证券短期预测研究

证券市场中存在大量的非线性及混沌现象使得许多基于证券投资理论建议的各种线性模型在对其发展进行预测时往往得不到很好的结果。利用两种非线性预测模型并充分考虑各技术指标之间的序列相关性,在灰色GM(1,1)预测模型的基础上提出了组合灰色神经网络预测模型。通过对近期深证成指及首钢股份进行短期预测和检验,结果表明了该方法具有很高的精确度及广泛的应用前景。     

物流因素对施工建设造价预算的影响模型分析

施工建筑中的物流因素对常规建设造价的影响呈现较强的非线性特征,传统的分析方法很难准确反映两者间的对应关系。基于RBF神经网络算法能够针对物流因素对施工建设造价的影响进行有效分析。该方法构建了物流因素对施工建设造价影响分析模型,并针对基于RBF神经网络算法分析物流因素对施工建设造价的影响因素,建立RBF神经网络分析模型,完成两者的直观对应关系构建。实验结果表明,利用该方法建立RBF神经网络模型,能够针对物流因素对施工建设造价的影响进行准确的分析,有利于大型施工建设造价的规划。     

苯乙烯精馏生产过程先进控制

1.前言近年来,国内流程工业自动化水平已有较大提高,但至今还没有一个工厂完全实现从过程控制层(PCS)到生产执行层(MES)再到经营决策层(ERP)的企业综合自动化。PCS层最重要内容是先进控制