浙江省杰出青年科学基金(R4100133)
- 作品数：15 被引量：44H指数：4
- 相关作者：刘兴高闫正兵胡云卿蒋华琴张志猛更多>>
- 相关机构：浙江大学丽水市杭丽热电有限公司杭州电子科技大学更多>>
- 发文基金：浙江省杰出青年科学基金国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术化学工程社会学经济管理更多>>
- 处理动态优化问题中控制变量路径约束的方法被引量：4
- 2013年
- 目前国际上对动态优化问题中的状态变量路径约束已有一些研究,但专门处理控制变量路径约束的方法却鲜见报道.本文首先介绍两种分别基于三角函数变换、约束算子截断来处理控制变量路径约束的方法,然后提出一种基于光滑化的二次罚函数方法.光滑化罚函数方法不仅能够处理控制变量路径约束,而且还能同时处理关于状态变量的路径约束.最后使用目前流行的控制变量参数化(Control variable parameterization,CVP)策略对最终获得的、不再含控制变量路径约束的动态优化问题求解.实例测试一展现了三种方法各自的特点;实例测试二表明了光滑罚函数方法的有效性和优越性.
- 胡云卿刘兴高
- 关键词：动态优化
- 内部热耦合空分塔的节能优化分析被引量：5
- 2012年
- 内部热耦合精馏是迄今为止所提出的节能效果最好,而唯一没有商业化的节能技术。将内部热耦合技术用于空分塔,可以带来良好的节能效果。根据低温空气分离过程以及三组分精馏的特点,提出了一种新的内部热耦合空分精馏塔优化模型。在优化模型基础上,对热耦合塔进行了深入的节能优化与分析,并且与常规空分仿真结果进行了比较分析,压缩机能耗下降20.75%,产值增加17.46%,单位产值能耗下降32.53%。内部热耦合空分塔的提取率以及能耗均优于常规热耦合空分塔,节能效果显著。
- 常亮刘兴高
- 带不等式路径约束最优控制问题的惩罚函数法被引量：12
- 2013年
- 控制变量参数化(Control variable parameterization,CVP)方法是目前求解流程工业中最优操作问题的主流数值方法,但如果问题中包含路径约束,特别是不等式路径约束时,CVP方法则需要考虑专门的处理手段.为了克服该缺点,本文提出一种基于L1精确惩罚函数的方法,能够有效处理关于控制变量、状态变量、甚至控制变量/状态变量复杂耦合形式下的不等式路径约束.此外,为了能使用基于梯度的成熟优化算法,本文还引进了最新出现的光滑化技巧对非光滑的惩罚项进行磨光.最终得到了能高效处理不等式路径约束的改进型CVP架构,并给出相应数值算法.经典的带不等式路径约束最优控制问题上的测试结果及与国外文献报道的比较研究表明:本文所提出的改进型CVP架构及相应算法在精度和效率上兼有良好表现.
- 胡云卿刘兴高薛安克
- 关键词：最优控制惩罚函数
- 一种基于新型蚁群算法的聚丙烯熔融指数预报模型被引量：4
- 2011年
- 聚丙烯熔融指数的实时预报非常重要却十分困难,提出了一种经过新型蚁群算法优化后的PCA-RBF神经网络方法进行熔融指数预报。PCA将原始数据从高维空间映射到低维空间,剔除冗余信息和提取过程特征;RBF神经网络则用来拟合输入与输出之间的非线性关系;最后用适用于连续空间寻优问题的新型蚁群算法对RBF神经网络权值进行优化。实际生产数据的研究结果,表明了所提出的熔融指数预报模型的准确性和可靠性。
- 张志猛李九宝刘兴高
- 关键词：蚁群算法主元分析法RBF神经网络
- 内部热耦合空分塔混合建模被引量：1
- 2011年
- 空分是国民经济发展不可或缺的行业,其能耗是该行业发展的瓶颈。内部热耦合空分塔(ITCASC)改变了传统空分塔结构,可达到良好的节能效果,是空分节能控制研究的前沿。本文提出了一种ITCASC混合建模方法,用液相组成、压强和相平衡温度的PCA-CGA-RBF统计模型,代替传统机理建模中泡点法计算温度的过程,可以显著提高模型求解效率。研究结果表明,混合模型求解时间从机理模型的31.06 s减少为11.18 s,减少了64.01%,而模型精度基本不变,有助于进一步的优化控制研究。
- 闫正兵刘兴高
- 关键词：径向基函数神经网络
- 一种高效的快速近似控制向量参数化方法被引量：2
- 2015年
- 控制向量参数化(Control vector parameterization,CVP)方法是目前求解流程工业中最优操作问题的主流数值方法,然而,该方法的主要缺点之一是计算效率较低,这是因为在求解生成的非线性规划(Nonlinear programming,NLP)问题时,需要随着控制参数的调整,反复不断地求解相关的微分方程组,这也是CVP方法中最耗时的部分.为了提高CVP方法的计算效率,本文提出一种新颖的快速近似方法,能够有效减少微分方程组、函数值以及梯度的计算量.最后,两个经典的最优控制问题上的测试结果及与国外成熟的最优控制软件的比较研究表明:本文提出的快速近似CVP方法在精度和效率上兼有良好的表现.
- 李国栋胡云卿刘兴高
- 关键词：最优控制
- 循环流化床锅炉效率相关参数的建模研究被引量：1
- 2012年
- 循环流化床锅炉具有污染物排放少、燃料适应性广、负荷调节能力强等优点,近年来在电力、供热等行业中得到广泛应用。然而目前大部分循环流化床锅炉均存在自动投入率低,操作依赖人工经验的特点,造成这一状况的一个重要原因是缺乏合理的数学模型。首先对工艺流程进行分析,选取对锅炉效率影响最大的7个参数作为建模对象:过量空气系数、床温、排烟温差、飞灰含碳量、一次风机电流、二次风机电流、引风机电流。每个参数有各自不同的特点,对不同的统计模型的适用性也不尽相同。为了达到最佳建模效果,分别应用多元线性回归、多元逐步回归、偏最小二乘回归及BP神经网络对这些参数进行建模。实例研究表明,过量空气系数和二次风机电流适合采用偏最小二乘回归法建模;床温、排烟温差、一次风机电流和引风机电流适合采用多元线性回归法建模;飞灰含碳量采用BP网络模型对其预测效果相对较好。本文所建的模型对循环流化床锅炉的节能分析和进一步的操作优化研究具有一定的实际意义。
- 吴家标刘兴高闫正兵
- 关键词：循环流化床锅炉锅炉效率统计建模
- 内部热耦合精馏塔基于混合优化算法的RBF神经网络内模控制策略被引量：1
- 2012年
- 内部热耦合精馏(ITCDIC)是迄今为止所提出的四大精馏节能技术中节能效果最高,但唯一没有商业化的节能技术,比常规精馏要节能40%以上,没有商业化的主要种类基于减聚类、K-means原因之一在于该过程具有较强的非线性、复杂动态特性以及耦合性,给控制方案的设计带来了诸多困难。由于径向基(RBF)神经网络具有快速学习并能逼近任意非线性函数的优点,本文提出了一种基于RBF神经网络内模控制的混合优化算法,是一种粒子群优化的混合优化算法,以苯-甲苯物系作为研究实例,并与国际公开报道的结果进行了详细比较,研究结果表明基于混合优化算法的RBF神经网络内模控制相比于传统的PID、常规RBF算法和国际公开报道有着更好的控制效果。
- 蔡坤刘兴高
- 关键词：内模控制RBF神经网络混合优化算法
- 遗传算法的聚丙烯熔融指数最优预报被引量：1
- 2011年
- 熔融指数只能通过人工取样、离线化验分析获得,时间滞后大,难以满足实时控制的要求,其软测量预报意义很大。本文提出了一种基于遗传算法的聚丙烯熔融指数最优预报方法。径向基函数(RBF)神经网络用来拟合输入与输出之间的非线性关系,用遗传算法对RBF神经网络权值进行优化。基于某石化企业聚丙烯生产过程采集的历史数据进行研究。根据反应机理以及流程工艺分析,将温度、压力、液位、氢气气相百分数、3股丙烯进料流率、2股催化剂进料流率等9个过程变量作为模型的输入。经过优化的预报模型的均方根误差从优化前的0.0107减小为0.0057;平均绝对误差从原来的0.0392减小为0.0220;平均相对误差从优化前的1.49%减小为0.94%,表明优化后模型精度大大提高。优化后的标准差从优化前的0.0496减小为0.0271,表明优化后模型具有更好的预报稳定性。希尔不等系数从优化前的0.0096减小为优化后的0.0051,表明优化后模型与实际过程具有更好的一致性。优化后的RBF神经网络模型预测结果的各项指标都明显优于优化前的RBF模型,表明遗传算法提高了原模型的预报准确性、稳定性和可靠性。
- 张志猛楼巍刘兴高
- 关键词：遗传算法
- 群智能优化LSSVM最优聚丙烯熔融指数预报被引量：3
- 2012年
- 提出了群智能优化AC_ICPSO(ant colony and immune clone particle swarm optimization)算法,融合蚁群算法与粒子群算法进行动态群体搜索,设计交叉算子和变异算子、群体多次编码、迭代选择等,来提高数据搜索的范围、精度和收敛的效率,避免早熟,降低算法的复杂度。然后利用AC_ICPSO方法对最小二乘支持向量机预报模型(LSSVM)进行参数寻优,得到最优的AC_ICPSO_LSSVM预报模型。以实际聚丙烯生产的熔融指数预报作为实例进行研究,结果表明所提出的AC_ICPSO_LSSVM方法有效,具有良好的预报精度。
- 蒋华琴赵成业刘兴高
- 关键词：群智能优化最小二乘支持向量机参数寻优
