[00759810]面向流程工业的智能检测与智能预测控制

该项目为863/CIMS应用基础研究项目，于2000年底通过科技部验收。该项目主要是在智能检测与智能预测控制方面进行理论与应用研究，最终指标是提供用于工业自动化的先进的检测与控制方法、技术与工程化软件。项目主要研究内容包括：面向流程工业，建立起能够解决复杂的测量问题的先进实用的智能检测方法。主要包括以下三方面的内容。[1]. 将模糊逻辑判断技术用于有限时间测量，该测量方法抗干扰能力强，已将该方法应用于动态轨道衡称重测量中； [2] .基于神经元网络，设计了非线性系统间接测量方法，并将其应用于拉膜生产线热膨胀螺栓的位移测量中；[3] .运用遗传算法进行动态补偿，解决了大惯性过程稳态值的快速测量问题，已将该方法在温度系统中进行了应用试验。二. 面向流程工业，建立了能够对复杂的非线性过程进行有效控制的系统完整的智能预测控制方法。主要包括以下六方面的内容。[1]. 证明了一种鲁棒辨识算法-阻尼最小二乘法的收敛性和稳定性，并证明了基于阻尼最小二乘法的广义预测控制器的全局收敛性。将阻尼最小二乘法推广到非线性系统的辨识。[2] .对广义预测控制进行了稳定性和鲁棒性方面的理论分析，并建立了一系列具有稳定性的预测控制新方法；[3] .提出了采用Sugeno模糊模型进行建模的一种新的辨识方法以及基于Sugeno模型的预测控制及自适应预测控制；[4]. 研究了基于小波网络的非线性系统建模方法，提出了一种基于小波网络模型的学习控制器和一种基于小波网络模型的动态补偿预测控制器。[5]. 系统研究了基于神经元网络的非线性预测控制，并提出多种新的设计方案。在此基础上建立了基于神经网络的非线性预测控制仿真软件包。[6]. 将智能预测自适应控制应用于工业锅炉过程和涤纶拉膜厚度过程。该项技术已应用于胜利油田管具公司钻杆对焊生产线，对钻杆对焊生产线的退火和淬火两台中频点加热炉的温度实现了智能检测与智能预测控制，并于2001年被评为渤海石油总公司科技进步一等奖，年经济效益5000万元左右。