【摘 要】
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在工业过程中,由于受到现场环境、检测技术等条件制约,一些重要变量无法通过在线仪器直接测量,并且传统的实验室离线分析存在时间严重滞后等问题,无法满足工业控制实时性的需求。软测量技术是通过构建易测变量与关键变量之间的数学模型,实现对关键变量的实时估计。对于具有强耦合、多工况特性的工业过程,本文以高斯过程回归(Guassian Process Regression,GPR)算法为基础,从辅助变量选择和多
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在工业过程中,由于受到现场环境、检测技术等条件制约,一些重要变量无法通过在线仪器直接测量,并且传统的实验室离线分析存在时间严重滞后等问题,无法满足工业控制实时性的需求。软测量技术是通过构建易测变量与关键变量之间的数学模型,实现对关键变量的实时估计。对于具有强耦合、多工况特性的工业过程,本文以高斯过程回归(Guassian Process Regression,GPR)算法为基础,从辅助变量选择和多模型建模等方面出发,对软测量建模方法进行研究改进,主要工作如下:(1)针对实际工业过程中各个变量之间存在
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现代制造业不断发展的同时,能源消耗也日益加剧,节能降耗已成为制造业可持续发展的关键;实际车间生产中单一的目标已不能满足需求,往往需要考虑多个目标,而传统的数学解析方法难以求解多目标调度问题;同时目前缺少合理的决策方法帮助车间多目标调度方案进行筛选,所以研究制造业车间多目标优化调度与决策,具有重要的实践意义。本文针对制造业车间生产过程的静态和动态多目标调度问题展开研究,运用高效的启发式算法进行求解;
网络化协同制造系统是一种信息高度集成的智能制造模式,其协同层具有大数据集成的知识库以及知识推理、数据挖掘、信息交互等服务功能,而目前大部分能效调度优化方法在优化过程使用的运算资源局限于企业层、车间层等边缘层,对于利用系统的协同层知识库与服务进一步提高能效的优化调度的研究较为缺乏,此外,网络化协同制造系统的生产过程具有有柔性制造、多工厂协同生产等特征,这使得能效分析与优化变得极其困难,因此,网络化协
随着粮食产量日益提高,粮食安全标准愈加严格,粮食仓储问题逐步凸显。产量增加的同时,政府对粮食的收购也愈加呈现出规模大、质量低、品种少的特点,但新的粮食安全标准则要求粮食仓储向多品种、高品质方向发展。因此政府开始提高粮食代储标准,却导致大批粮食企业仓库因不达标准而荒废,与此同时,农户粮食仓储规模也在大幅度下降。在此背景下,基于契约农业的启发与现有农户-政府-企业的储粮模式,提出在政府引导下的农户企业