基于混合离散人工蜂群算法的阻塞Flow Shop调度

针对带阻塞的Flow Shop调度问题,以最小化总流水时间为调度目标,提出了一种混合离散人工蜂群（Hybrid Discrete Artificial Bee Colony, HDABC）算法。HDABC算法采用基于NEH和NEH变体初始化,保证种群的质量和多样性。在雇佣蜂阶段采用差分进化策略产生邻域个体;在跟随蜂阶段采用锦标赛选择方法选择个体跟随,并对选择的个体采用优化插入操作产生新的邻域个体。此外,在侦查蜂阶段再一次采用锦标赛选择方法选择个体,并对较好的个体执行破坏重建操作,用产生的新个体代替原来较差的个体。用正交设计方法调节了该算法的参数。通过与其他两个算法的仿真实验结果比较,验证了本文算法的优越性。     

车用微型步进电机检测系统的设计与实现

随着汽车自动化操控要求的不断提高,现代汽车不断采用微型步进电机来驱动天窗、车窗等零部件。此类电机对带负载情况下的相电流、相电阻、失步等问题要求严格。本文通过硬件电路的设计、软件代码的编写构建了步进电机综合性能测试系统,并对系统进行了运行调试。实验结果表明：该系统性能稳定、结构简单,能够准确反映被测电机的综合性能,满足企业对步进电机自动化测试的需求。系统采用磁粉制动器、扭矩传感器来模拟负载的加载和检测功能,因此该方法能够应用于其他带负载的检测系统,具有良好的应用价值。     

一种虚实结合温度控制远程实验系统的开发

针对虚拟实验系统和远程实物实验系统的特点,提出了一种基于Internet的虚实结合远程实验系统设计方法。该系统同时具有两种类型实验系统的优点,克服了单一类型实验系统的不足。对虚实结合的远程实验系统的功能、组成等进行了详细的分析和设计,设计了符合远程实验要求的温度实验装置,开发了该装置的虚实结合远程温度检测与控制实验系统。应用结果表明：该系统具有多用户支持、功能强大、灵活性好、安全可靠等特点,很好地满足了远程工程教育对实验教学的要求。     

一类非线性不确定系统的滑模观测器设计及其在故障检测中的应用

研究了一类非线性部分满足Lipschitz条件的非线性不确定系统的鲁棒滑模观测器的设计问题。提出了一种将Thau观测器与WalcottZak观测器结合的非线性鲁棒滑模状态观测器设计方案,并利用Lyapunov定理证明了状态观测误差最后一致收敛于一个紧集。将所设计的滑模观测器应用于故障检测,仿真实验结果验证了该方法的有效性。     

基于Kriging代理模型的PX氧化过程优化

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。     

基于约束骨干粒子群算法的化工过程动态多目标优化

大多数化工过程是动态过程,需同时优化多个目标,从而带来复杂的约束多目标动态优化问题。因此提出了一种动态约束多目标骨干粒子群算法,即采用一种新型约束处理方法,结合Pareto支配和ε约束支配技术的双档集机制;针对约束优化问题寻优难度更大,更易陷入局部最优的特点,采用局部搜索和混合变异策略,并自适应调整搜索步长,提高算法的探索和开发能力;采用分段线性函数参数化方法,构建一种动态约束多目标粒优化算法,并将其用于解决间歇反应器的动态多目标优化问题。测试实验表明：与NSGA II和自适应差分进化算法(SADE εCD)比较,该算法具有更优秀的收敛性与分布性;应用到化工过程多目标动态优化问题实例进行比较表明,多目标骨干粒子群算法在约束多目标动态优化问题的求解中表现出更好的应用前景。     

近晶相液晶彩色显示用着色剂(I）——烷氧基苯氨基蒽醌衍生物的合成与性能

根据改进的量子进化算法提出了一种PIλDμ控制器整定方法。在该方法中,控制器的5个参数Kp,Ki,Kd,λ,μ被选为优化变量。在染色体中,每个量子位有3个Bloch球面坐标,经过解空间变换后,它们对应待求参数的值。同时,在每一代中,最优染色体和最优解可被选择出来,并根据得到的解的性能进行染色体的更新和变异操作。经过若干次的迭代操作,可以得到最优PIλDμ控制器的参数值。在迭代过程中,以积分时间乘以绝对误差(ITAE)作为控制器的性能指标进行最优解的判定。与其他整定方法得到的控制器性能比较,仿真实验结果说明了此方法的有效性。     

基于能量均衡的WSN多跳非均匀分簇路由算法

在无线传感器网络路由协议中采用多跳通信的方式能够减少通讯距离、增强网络通讯的稳定性并提高网络能量利用效率,但是,由于靠近汇聚节点的簇头需要转发大量数据,容易导致能量快速衰竭而失效,造成“能量空洞”现象。提出了一种新型的基于能量均衡的多跳非均匀分簇路由算法（MUCRA）,采用逐层成簇的策略,簇头以一定的半径广播分层信号,划分下一层网络区域非均匀层次,普通的传感器节点和簇头根据分层信息选择合适的网络路径。仿真实验结果表明：与经典的LEACH协议及EEUC协议相比,该算法能有效平衡网络负载,缓解“能量空洞”问题     

基于二次插值教学优化的化工动态参数估计方法

动态参数估计问题的有效求解对于化工过程精确建模具有重要意义。针对动态参数估计问题,通过将二次插值算子引入到教学优化（TLBO）算法来加强其局部搜索能力,提出了二次插值教学优化（TLBO-QI）算法。此外,将TLBO-QI用于3个化工过程动态参数估计问题的求解,并与TLBO、蜂群优化以及粒子群优化进行了对比,计算结果表明了TLBO-QI可以获取精度更好的解。     

化工领域设备本体模型构建

简要分析了信息物理融合系统（CPS）,提出了应用本体技术进行CPS中间通信层的语义解析以及语义信息处理。对工程领域本体相关研究进行了综合分析,在此基础上介绍了本体的描述语言、开发工具以及本体建模方法。提出了化工领域设备本体框架OntoCD（Chemical Device Ontology）,并以该框架为基础,采用本体描述语言OWL、本体开发工具Protégé、本体建模方法七步法,构建了化工领域设备本体模型。以苯乙烯化工流程乙苯脱氢塔设备选型为例,验证了应用化工领域设备本体模型进行语义解析的有效性。