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填料塔精馏过程的建模与优化

化工自动化及仪表 2002年第3期29卷 25-28页

作者：王威苏宏业胡永有褚健浙江大学工业控制技术国家重点实验室浙江杭州310027

通过对填料塔的等板高度的计算 ,将填料塔精馏过程的建模问题转化为一个理论筛板塔的建模问题 ,简化了建模过程的复杂性 ,并推算出灵敏板的位置和灵敏板温度 ,同时提出了优化操作的合理。

关键词：精馏过程建模填料塔优化机理模型流程模拟

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一种基于闭环优化的新型鲁棒预测控制方法

浙江大学学报（理学版） 2003年第1期30卷 50-55,114页

作者：盛云龙苏宏业褚健工业控制技术国家重点实验室

针对带约束的凸多面体线性不确定模型,提出了一种新型鲁棒预测控制方法.它采用离散化的不确定模型构造最小一最大优化控制问题,并在其中直接引入状态反馈机制.与其他最小-最大预测控制方法相比,这种方法等效于增加了控制序列的长度,为... 详细信息

针对带约束的凸多面体线性不确定模型,提出了一种新型鲁棒预测控制方法.它采用离散化的不确定模型构造最小一最大优化控制问题,并在其中直接引入状态反馈机制.与其他最小-最大预测控制方法相比,这种方法等效于增加了控制序列的长度,为优化问题增加了更多的自由度,从而扩大了可行域.作为最小化目标的是离散化不确定系统在整个预测时域上二次型成本函数的最大值,而不是各预测阶段对应成本项的上界之和,从而减少了与最小-最大优化相关的方程个数,有利于降低计算复杂性.文中进一步证明了不确定系统的闭环稳定性取决于优化问题在初始时刻的可行性,并将优化问题转化为线性矩阵不等式形式.最后,以数值仿真例子验证了方法的有效性.

关键词：闭环优化鲁棒预测控制约束条件凸多面体不确定性最小-最大优化线性矩阵不等式

基于OPC标准的实时数据库接口技术与应用研究

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计算机应用研究 2006年第5期23卷 23-25页

作者：徐丸天苏宏业浙江大学先进控制研究所工业控制技术国家重点实验室浙江杭州310027

介绍了基于OPC标准的实时数据库的APC-iOPC接口软件模块的设计模式、基本框架及具有的优点。在某化工企业的实时数据库系统中采用该技术获得了成功应用,进一步展望了APC-iOPC接口软件有待完善的问题。

关键词：实时数据库接口软件设计模式 OPC技术

New predictive control algorithms based on Least Squares Support Vector Machines

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Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering) 2005年第5期6卷 440-446页

作者：刘斌苏宏业褚健 National Laboratory of Industrial Control Technology Institute of Advanced Process Control Zhejiang UniversityHangzhou 310027 China School of Information Science and Engineering Wuhan University of Science and Technology Wuhan 430081 China School of Information Science and Engineering Wuhan University of Science and Technology Wuhan 430081 China School of Information Science and Engineering Wuhan University of Science and Technology Wuhan 430081 China

Used for industrial process with different degree of nonlinearity, the two predictive control algorithms presented in this paper are based on Least Squares Support Vector Machines (LS-SVM) model. For the weakly nonlinear system, the system model is built by using LS-SVM with linear kernel function, and then the obtained linear LS-SVM model is transformed into linear input-output relation of the controlled system. However, for the strongly nonlinear system, the off-line model of the controlled system is built by using LS-SVM with Radial Basis Function (RBF) kernel. The obtained nonlinear LS-SVM model is linearized at each sampling instant of system running, after which the on-line linear input-output model of the system is built. Based on the obtained linear input-output model, the Generalized Predictive Control (GPC) algorithm is employed to implement predictive control for the controlled plant in both algorithms. The simulation results after the presented algorithms were implemented in two different industrial processes model; respectively revealed the effectiveness and merit of both algorithms.

关键词： Least Squares Support Vector Machines Linear kernel function RBF kernel function Generalized predictive control

基于最小二乘支持向量机的复合肥装置养分含量的软测量建模

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化工自动化及仪表 2006年第5期33卷 51-54页

作者：刘瑞兰骆中华苏宏业南京邮电大学自动化学院南京210003 浙江长兴发电有限责任公司浙江长兴313100 浙江大学先进控制研究所工业控制技术国家重点实验室杭州310027

针对复合肥装置养分含量无法用常规的传感器在线测量的问题,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量方法来在线估计养分含量。LS-SVM用等式约束代替传统的标准支持向量机中的不等式约束,求解过程从解二次规划问题变成解线性方程... 详细信息

针对复合肥装置养分含量无法用常规的传感器在线测量的问题,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量方法来在线估计养分含量。LS-SVM用等式约束代替传统的标准支持向量机中的不等式约束,求解过程从解二次规划问题变成解线性方程组,求解速度相对加快。工业实例表明LS-SVM所建模型的预测精度较高,能满足实际工业应用的需求。

关键词：支持向量机最小二乘支持向量机软测量养分含量

一类动态系统可靠D-稳定性条件-LMI方法

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数学物理学报（A辑） 2008年第1期28卷 144-154页

作者：周武能苏宏业褚健工业控制国家重点实验室浙江大学先进控制研究所杭州310027 东华大学信息科学与技术学院自动化系上海201620

考虑一类具有执行器和传感器故障的动力系统可靠鲁棒控制综合问题.提出了一个系统D-稳定的充分必要条件.基于这一充分必要条件,得到了可靠H_∞控制器存在的条件.接着用线性矩阵不等式(LMI)方法设计控制器,使闭环系统当部分控制器件出现... 详细信息

考虑一类具有执行器和传感器故障的动力系统可靠鲁棒控制综合问题.提出了一个系统D-稳定的充分必要条件.基于这一充分必要条件,得到了可靠H_∞控制器存在的条件.接着用线性矩阵不等式(LMI)方法设计控制器,使闭环系统当部分控制器件出现故障时鲁棒D -稳定且具有H_∞性能.最后通过一个仿真实例说明该文给出的方法及其有效性.

关键词：动力系统 D-稳定性可靠控制线性矩阵不等式(LMI)

基于改进GA-PLS算法的最优辅助变量选择及其在软测量建模中的应用

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2006年第1期26卷 76-80页

作者：刘瑞兰陈渭泉苏宏业南京邮电大学自动化学院江苏南京210003 浙江大学工业控制技术国家重点实验室浙江杭州310027

提出了改进的遗传算法与部分最小二乘回归相结合的最优辅助变量的选择方法。用遗传算法来选择变量时,编码方法简单,染色体的长度为候选变量的个数,每一位的取值(0或1)表示某个变量是否被选中,具有全局搜索性能的遗传算法与传统的变量选... 详细信息

提出了改进的遗传算法与部分最小二乘回归相结合的最优辅助变量的选择方法。用遗传算法来选择变量时,编码方法简单,染色体的长度为候选变量的个数,每一位的取值(0或1)表示某个变量是否被选中,具有全局搜索性能的遗传算法与传统的变量选择方法相比可以比较准确地找到最(次)优解;同时部分最小二乘回归能够克服多元回归中常见的多重共线性问题,在样本点个数少于变量个数的条件下也能进行回归建模分析。用文中提出的方法建立了催化重整过程中稳定油组分的软测量模型,结果表明了本文提出的辅助变量选择方法的优越性和实用性。

关键词：遗传算法部分最小二乘变量选择软测量催化重整