国家高技术研究发展计划(2012AA040307)
- 作品数：37 被引量：172H指数：8
- 相关作者：钱锋吴敏杜文莉钟伟民王昕更多>>
- 相关机构：华东理工大学中南大学上海交通大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金上海市教育委员会重点学科基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术化学工程冶金工程理学更多>>
- 基于GA-PSO算法的烧结料场原料库存量优化被引量：4
- 2012年
- 原料采购库存成本的约束是钢铁企业流动资金的制约瓶颈,针对钢铁企业烧结料场铁矿粉原料采购与消耗特点,以企业原料库存费用最小为目标建立了烧结料场铁矿粉原料库存量优化模型,提出一种基于遗传-粒子群算法的烧结料场铁矿粉库存量优化方法。同时,应用某钢铁企业360m2烧结生产线的综合原料场实际生产数据进行仿真验证,结果表明,该模型可以反映该钢铁企业综合料场铁矿粉库存量的实际情况,采用的优化方法可以得到模型的最优解,为钢铁企业采购计划的制定提供决策支持。
- 蔡雁钟茜怡吴敏周晋妮
- 关键词：粒子群优化
- 基于多模型外部分析和Greedy-KP1M的多工况过程监控被引量：3
- 2012年
- 传统的基于多元统计过程监控方法都是假设过程处于单一工况下,而随着进料负荷、产品组分等过程参数的改变,生产过程的工况也随之改变,传统方法便不再适用。针对工业过程中的多工况监控问题,提出了一种基于多模型外部分析和Greedy-KP1M的多工况过程监控方法。首先针对传统外部分析方法描述能力不足的问题,用多模型局部建模代替单一模型来获得更好的描述能力,同时获得监控残差,通过对残差进行监控从而去除多工况的影响,进而将核单簇可能性聚类(KP1M)用于对残差的监控上。该方法拥有和支持向量数据描述(SVDD)相当的监控效果,但计算复杂度却远远小于SVDD。同时,采用Greedy方法提取特征样本,进一步降低了算法计算复杂度。最后将上述方法应用在TE模型和乙烯裂解炉的监控上,结果证明了该方法的有效性。
- 王晓阳王昕王振雷钱锋
- 关键词：多工况
- 基于参数在线辨识的改进卡尔曼滤波锂电池SOC估算方法
- 电池容量状态（State of Charge,SOC）是衡量电动汽车动力电池储能状况的重要指标.针对现有卡尔曼滤波SOC估算方法所存在的估算精度低,鲁棒性差等问题,提出一种融合安时法和开路电压法的改进卡尔曼滤波SOC估算...
- 熊永华杨艳何勇吴敏安剑奇
- 关键词：电动汽车SOC参数在线辨识卡尔曼滤波递推最小二乘法
- 文献传递
- 基于Kriging代理模型的PX氧化过程优化被引量：3
- 2012年
- 基于流程仿真模型的复杂化工过程优化,往往需要较长的优化时间,效率低下,因此提出了用拉丁超立方采样和Kriging建模法构造流程仿真模型的代理模型,建立基于Kriging代理模型的多目标优化策略。将该策略应用于PX氧化反应过程优化,结果表明:所建立的Kriging代理模型的3个目标的输出精度都控制在1%以内,建模精度高。采用改进的多目标粒子群算法对此Kriging代理模型进行优化,不但能收敛到全局最优解,而且与PX流程仿真模型优化相比,优化时间大大减少,提高了优化效率。因此,在满足精度要求的前提下,Kriging代理模型可以代替PX流程仿真模型来进行优化,并具有较高的优化效率。
- 祁荣宾何镓梁靳文浩钱锋
- 关键词：多目标优化
- 乙烯装置蒸汽管网用能配置与实时优化被引量：8
- 2013年
- 乙烯装置蒸汽管网系统结构复杂,用汽设备多,模型参数复杂多变,其能量配置多依赖经验给出。针对运行过程中管网模型参数的变化,利用支持向量机建立了关键设备的透平蒸汽流量软测量模型,从而为蒸汽管网优化问题提供准确的非线性模型基础。根据物料平衡、能量守恒和产品质量要求建立了能耗视角下的蒸汽管网系统模型,该模型本质上属于混合整数非线性规划问题(MINLP)。采用自适应混合编码差分进化算法(AMCDE)对模型进行求解。最后以某石化厂蒸汽管网系统为研究实例进行仿真,得到了令人满意的优化结果。
- 游夏竹杜文莉赵亮李泽秋钱锋
- 关键词：差分进化混合整数非线性规划
- 堆取料机作业多目标优化方法及应用
- 针对钢铁企业烧结原料场堆取料机的作业优化问题,本文以堆取料机行走路径最短和设备利用率最高为目标,根据生产作业计划及堆取料机和料堆所在位置,建立堆取料机作业多目标优化模型,提出一种基于层次分析法和线性规划的堆取料机作业优化...
- 周晋妮钟茜怡蔡雁吴敏
- 关键词：堆取料机层次分析法线性规划
- 基于改进支持向量机的高炉一氧化碳利用率预测方法被引量：13
- 2015年
- 高炉冶炼是一个具有非线性、大时滞、大噪声、分布参数等特征的高度复杂生产过程。针对目前高炉现场以焦比为能耗评价指标却无法提供实时指导的问题,研究以一氧化碳利用率为能耗评价指标,提出一种基于改进支持向量机的高炉一氧化碳利用率预测方法。首先分析高炉炼铁过程机理,结合互信息法得出影响一氧化碳利用率的相关操作因素。然后鉴于生产数据含噪高的特点,采用小波去噪方法去除数据噪声干扰,并且利用灰色相对关联度分析方法对操作参数进行时序配准,消除时滞影响,建立高炉一氧化碳利用率预测模型。在建模过程中,将自适应粒子群与支持向量机回归方法相结合,以克服模型参数选择的随机性,提高了模型预测精度。现场实际数据的预测结果表明所提出方法的有效性,能够实时精确地预测高炉一氧化碳利用率,为后续高炉的优化操作和节能减排提供了及时有效的决策支持。
- 安剑奇陈易斐吴敏
- 关键词：高炉一氧化碳支持向量机
- 混沌粒子群算法的烧结碳耗BP神经网络模型被引量：2
- 2013年
- 有效地计算和预测烧结碳耗,是有针对性地优化烧结生产以降低烧结碳耗的关键前提。文章首先提出了烧结过程碳耗指标——综合焦比并给出合理可行的烧结过程碳耗指标计算模型;再次,结合机理进行分析和灰色关联度分析方法,确定了影响碳耗的主要因素;最后,建立了基于混沌局部搜索粒子群算法的烧结碳耗BP神经网络预测模型(CPSO-BPNN),用带混沌局部搜索的粒子群算法对烧结碳耗BP神经网络预测模型的初始网络权值、阈值进行寻优,以克服BP算法参数寻优时陷入局部极小的缺点。仿真结果表明,CPSO-BPNN可有效地对烧结碳耗进行预测,为优化烧结生产过程,降低烧结碳耗奠定了基础。
- 陈鑫翁卫卫吴敏曹卫华
- 关键词：混沌局部搜索粒子群优化BP神经网络
- 约束差分免疫克隆算法及其在汽油调合优化中的应用被引量：3
- 2013年
- 针对约束多目标优化问题,提出了一种新型的约束多目标优化算法。该算法采用了一种新型约束处理方式,先通过约束违反门限截取种群再依据约束与目标函数值针对不同情况实现对个体的优劣划分。本算法将差分进化与免疫克隆机制相融合,既利用了差分进化从全局角度进行搜索的特点,又利用了免疫克隆机制从优秀个体出发进行局部再寻优搜索的优点,扩大了算法搜索的广度与深度。测试结果表明该算法相比快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)具有非常优秀的收敛性与分布性。将提出的算法应用于实际的汽油调合优化中,进一步验证了算法的有效性,可有效减少成本,提高产品质量。
- 蚁仲杰祁荣宾徐斌程辉钱锋
- 关键词：差分进化免疫克隆多目标汽油调合
- 煤质组成对水煤浆气流床气化炉性能的影响被引量：6
- 2013年
- 基于化学反应平衡假设,建立水煤浆气流床气化炉的平衡模型.以H/C和O/C摩尔比、灰分的质量分数为输入变量,考察了煤中C、H、O元素的相对摩尔量和灰分质量分数对气化炉性能的影响,为工业气化炉选煤、配煤和变煤种等操作提供指导.研究结果表明:在相同气化温度下,随着O/C摩尔比的升高;有效合成气产率降低,比氧耗增加,随着H/C摩尔比的升高;有效合成气收率略微增加,而比氧耗变化不大;煤中O元素的相对摩尔量对气化炉的性能有着较为显著的影响;然而随着灰分质量分数的增加,有效合成气收率降低,比氧耗增大.因此,在工业生产过程中,应该密切关注原料煤的组成变化,及时调整气化参数,优化气化炉的运行,提高气化经济效益.
- 孔祥东陶莉莉钟伟民程辉钱锋
- 关键词：水煤浆气化炉
