时滞系统鲁棒稳定性的新判据

基于Ｌｙａｐｎｕｏｖ泛函方法，研究了满足匹配条件的不确定性时滞系统的鲁棒稳定性及具有稳定度β〉０鲁棒稳定性，给出了已有结果不能推出的新判据。这些新判据对已有结果难以使用的情况下也可有是有效的，或有时减少了已有结果的保守性。     

PCA在过程故障检测与诊断中的应用

讨论了基于主无分析（PCA）的过程故障检测与诊断的原理,运用T^2统计、Q统计方法,结合贡献图对一典型过程进行了仿真分析,结果表明PCA方法可对简单传感器故障进行检测与诊断,并指出了该方法中的不足,提出了将PCA方法同基于过程动态模型的故障诊断方法相结合的研究思路。     

焦化塔双线性建模及变结构控制

给出了基于综合优化方法的双线性系统建模和变结构控制设计方法,并将此用于延迟焦化装置,建立了焦化塔双线性模型和变结构控制器,转好地解决了抖振问题,仿真结果表明这一方法是有效的。     

投影遗传算法

针对一般遗传算法在求解优化问题的多个优化解时的局限性,结合曲面投影与遗传算法的基本思想,提出了一种基于曲面投影的投影遗传算法用于解决此类问题,数值验证的结果表明了本算法的有效性和实用性。     

基于伪阻抗学习的神经网络状态估计方法

针对反向传播算法收敛速度慢，且常收敛于局部极小值的缺陷，讨论了伪阻抗学习算法；并利用神经网络的学习能力和非线性特性，讨论了非线性动态系统的状态估计方法。     

二进制量子粒子群优化算法及其在化工过程故障诊断中的应用

针对实际化工生产过程中故障数据缺乏,采用适合小样本问题的支持向量机(SVM)对化工过程稳态故障进行诊断。为了保证在线故障诊断的实时性,消除高维监控数据以及系统噪声对故障诊断的干扰,提出了一种新的基于二进制量子粒子群优化(BQPSO)算法和SVM的故障特征选择方法。仿真实验表明:BQPSO算法具有良好的全局搜索能力,能够快速、准确地搜索到故障特征变量;而基于特征选择的SVM故障诊断方法能可靠地实现对复杂化工过程的在线故障诊断。     

网络控制系统动态死区反馈调度

为了在负载变化的网络环境中合理调度资源,提出了将死区控制与节点优先级分配相结合的调度器。死区控制可以在不严重影响控制质量,以及不改变系统采样率的情况下节省网络资源。结合优先级的合理分配,所设计的网络控制系统可以在网络负载较轻的时候充分利用带宽资源,在网络重负载的时候实现控制质量的逐渐降低。实验仿真结果表明:所设计的在线动态调度方法可以在变化的工作环境中改善网络控制系统的性能,提高应对工作负载变化的能力。     

双线性系统状态反馈鲁棒控制的新方法

研究了存在扰动的一般双线性系统的非线性状态反馈控制方案及双线性系统进行状态反馈精确线性化的特点，结合线性系统鲁棒控制的研究成果及非线性系统输出稳定理论，给出了一种双线性不确定系统鲁棒控制的新方案，最后给出了设计示例。     

一种非线性稳态自适应优化方法

结合系统优化和参数估计的修改二步法(MTS),提出了单参数在线修正模型的非线性优化控制自适应方法。根据Lyapunov稳定性定理,给出了MTS法稳定收敛的最优协调增益K的在线计算方法,大大加快了算法的收敛速度,以甲醇制甲醛生产优化控制为例,仿真结果表明,该方法是有效的。     

糠醛精制过程的数学模型与优化

根据糠醛精制过程的机理分析和操作经验,建立了过程的静态数学模型。这些模型包括:精制油收率模型、精制油粘度模型以及精制油粘度指数模型。交叉验证的结果表明,所建模型的精度较高。提出了在精制油质量指标满足要求的前提下,以精制油收率最高为目标的糠醛精制过程操作优化策略,研究了不同工况下的操作条件。仿真研究与计算机离线指导生产结果都表明,本文提出的优化策略,可以提高精制油收率1～2%,具有明显的经济效益。