-
公开(公告)号:CN109635330B
公开(公告)日:2024-01-19
申请号:CN201811325710.6
申请日:2018-11-08
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂最优控制问题直接离散求解的网格划分方法。现有网格划分方法要么给出的有限元网格数量太大导致优化计算非常耗时,要么无法保证离散精度从而使得优化结果不够理想,并且现有方法往往难以快速准确地找到系统的结构切换点。本发明方法可以降低杂最优控制问题直接离散求解变量规模,确保离散精度满足用户要求,而且可以快速准确的找到系统结构切换点,方法简单有效。该方法适用大规模复杂动态优化问题的在线优化。本发明提出的复杂最优控制问题直接离散求解的网格划分方法快速有效,不仅可以在满足精度要求的情况下降低离散化非线性规划问题规模,而且可以快速准确定位系统结构切换点。
-
公开(公告)号:CN111461391B
公开(公告)日:2022-05-20
申请号:CN202010074170.X
申请日:2020-01-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F119/08 , G06F17/11 , B01D53/75 , B01D53/83 , B01D53/80 , B01D53/50
Abstract: 本发明涉及燃煤电厂SO2污染物处理领域,针对现有技术的脱硫后SO2排放量高的问题,本发明公开了一种煤泥流化床锅炉脱硫协同优化运行方法,所述脱硫协同优化运行的系统包括以下几个模块:DCS数据采集模块、A/D和D/A转换模块、中央处理系统模块、预测控制模块、人机交互模块以及优化计算模块。本发明给出了一种煤泥流化床锅炉脱硫系统协同优化运行方法,该方法通过对整个脱硫系统的过程进行建模与优化计算,然后对优化计算后的SO2浓度值进行预测控制,实现了整个脱硫系统运行成本的最低化,对优化求解后的结果进行预测控制,得出最低的运行成本,从而实现了SO2脱除的经济稳定运行,提高了企业的经济效益。
-
公开(公告)号:CN110119085B
公开(公告)日:2022-03-15
申请号:CN201910266358.1
申请日:2019-04-03
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种Manutec R3工业机器人动态优化系统。本发明由控制室工程师指定机器人每个关节变量的初始状态、末端状态等参数,优化计算系统通过计算时间网格精细化的优化算法,得出使机器人完成作业消耗时间最短的每个关节轴上的扭矩电压,将其转换为控制指令信号,传输给驱动单元,驱动单元根据传感器反馈回来的信号,支配机器人每个关节的执行单元去完成规定的运动和功能,位置传感器返回机器人手臂位置,从而实时在线优化。本发明能够根据Manutec R3机器人系统状况计算出当前实现最优运行的路径规划,最大限度地缩短机器人的工作时间,提高工作效率,该系统非常适用于复杂的机器人动态优化问题的在线优化。
-
公开(公告)号:CN113433903A
公开(公告)日:2021-09-24
申请号:CN202110678068.5
申请日:2021-06-18
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种气动调节阀粘滞特性参数在线估计方法,本发明将气动调节阀的粘滞非线性特征通过线性化的方式转化为已知输入和未知输入两个部分,借助于未知输入估计器利用现场数据对未知输入进行在线估计;再在现有控制信号的基础上叠加测试信号以获取估计信息,进而利用估计信息对调节阀的非线性特征进行拟合。本发明可以有效解决气动阀非线性特征的检测问题,可以为调节阀非线性补偿提供所需信息,检测结果可以用于系统的性能分析和故障诊断,对提升系统运行的安全性和准确性有显著作用。
-
公开(公告)号:CN111461391A
公开(公告)日:2020-07-28
申请号:CN202010074170.X
申请日:2020-01-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F119/08 , G06F17/11 , B01D53/75 , B01D53/83 , B01D53/80 , B01D53/50
Abstract: 本发明涉及燃煤电厂SO2污染物处理领域,针对现有技术的脱硫后SO2排放量高的问题,本发明公开了一种煤泥流化床锅炉脱硫协同优化运行方法,所述脱硫协同优化运行的系统包括以下几个模块:DCS数据采集模块、A/D和D/A转换模块、中央处理系统模块、预测控制模块、人机交互模块以及优化计算模块。本发明给出了一种煤泥流化床锅炉脱硫系统协同优化运行方法,该方法通过对整个脱硫系统的过程进行建模与优化计算,然后对优化计算后的SO2浓度值进行预测控制,实现了整个脱硫系统运行成本的最低化,对优化求解后的结果进行预测控制,得出最低的运行成本,从而实现了SO2脱除的经济稳定运行,提高了企业的经济效益。
-
公开(公告)号:CN110119085A
公开(公告)日:2019-08-13
申请号:CN201910266358.1
申请日:2019-04-03
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种Manutec R3工业机器人动态优化系统。本发明由控制室工程师指定机器人每个关节变量的初始状态、末端状态等参数,优化计算系统通过计算时间网格精细化的优化算法,得出使机器人完成作业消耗时间最短的每个关节轴上的扭矩电压,将其转换为控制指令信号,传输给驱动单元,驱动单元根据传感器反馈回来的信号,支配机器人每个关节的执行单元去完成规定的运动和功能,位置传感器返回机器人手臂位置,从而实时在线优化。本发明能够根据Manutec R3机器人系统状况计算出当前实现最优运行的路径规划,最大限度地缩短机器人的工作时间,提高工作效率,该系统非常适用于复杂的机器人动态优化问题的在线优化。
-
公开(公告)号:CN113628692A
公开(公告)日:2021-11-09
申请号:CN202110599815.6
申请日:2021-05-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开基于数据与机理相混合的催化重整过程建模方法。建立机理模型;将机理模型进行离散,得到离散模型;采用能够求解大规模NLP问题的求解器对离散模型进行动态模拟,得到实测无法获取的反应器内部参数;构建数据模型,训练时采用神经网络学习方式;最后,训练好的数据模型以催化重整过程中反应器的输入实测值和动态模拟后的机理模型输出为输入,根据其输出与催化重整过程中反应器的输出实测值相比较,若差值大于阈值,则重新优化机理模型,反之则结束,得到所需的机理模型和数据模型相结合的催化重整过程模型。该方法弥补了机理建模与数据建模各自的不足之处,提高了催化重整过程模型的通用性与适应性。
-
公开(公告)号:CN107703761B
公开(公告)日:2021-08-31
申请号:CN201711121777.3
申请日:2017-11-14
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种气动调节阀粘滞特性参数的检测方法,本发明将气动调节阀的粘滞非线性特征通过线性化的方式转化为已知输入和未知输入两个部分,借助于未知输入估计器利用现场数据对未知输入进行在线估计;再在现有控制信号的基础上叠加测试信号以获取估计信息,进而利用估计信息对调节阀的非线性特征进行拟合。本发明可以有效解决气动阀非线性特征的检测问题,可以为调节阀非线性补偿提供所需信息,检测结果可以用于系统的性能分析和故障诊断,对提升系统运行的安全性和准确性有显著作用。
-
公开(公告)号:CN111609795B
公开(公告)日:2021-08-20
申请号:CN202010342666.0
申请日:2020-04-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明为一种热轧钢板切割的质量参数检测方法及系统。方法包括以下步骤:S1:采集钢板生产数据;S2:数据预处理;S3:传感器信息融合;S4:建立板胚运动学模型;S5:计算板形轮廓和旋转量;S6:计算曲边量和锯齿形状参数。系统包括两个检测2D激光传感器、一个冗余2D激光传感器和处理器,检测2D激光传感器和冗余2D激光传感器均设置在热轧钢板生产线的夹紧辊同一侧且与钢板处于同一高度,检测2D激光传感器和冗余2D激光传感器均与处理器相连。本发明的有益效果是:能够同时检测热轧钢板切割后的侧翻值、裂纹深度、曲边量和锯齿形状参数,检测参数多;设有冗余2D激光传感器,提高检测的精确度和对于噪声的鲁棒性。
-
公开(公告)号:CN111462830A
公开(公告)日:2020-07-28
申请号:CN202010074177.1
申请日:2020-01-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及铝电解的工业过程控制领域,针对Hall-Héroult制铝反应过程中存在复杂的干扰因素而难以对阴阳极距离、氧化铝浓度等重要参数进行实时测量,提出了一种基于电解铝工艺模型的状态观测方法。该方法区别于传统的经验计算模型,经验模型往往只能对特定的某个槽或一系列槽在某一段运行时期内的参数进行比较可靠的评估,本发明提出的方法是通过将物理化学规律和系统辨识理论结合起来,对难以监测的物理量建立了相应的微分方程,并使用时变卡尔曼滤波器对以上参数进行实时状态估计,进而更好地控制反应过程。
-
-
-
-
-
-
-
-
-