-
公开(公告)号：CN105404142B
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201510750094.9
申请日：2015-11-06
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络与MBFO算法的铝电解多参数控制方法，首先，利用BP神经网络对铝电解过程进行建模，然后利用改进的多目标细菌觅食算法优化铝电解生产过程模型参数，得到决策变量的最优解；其中改进的多目标细菌觅食算法关键在于利用Pareto熵的外部档案更新策略更新菌群，使得菌群以较快速度朝着Pareto前沿移动。有益效果：基于多目标细菌觅食算法优化铝电解参数，有效提高铝电解生产效率；使用Pareto熵的外部档案更新策略更新菌群，使得能够快速获取铝电解生产最优参数。
-
公开(公告)号：CN103952724B
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201410165336.3
申请日：2014-04-22
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 一种用于铝电解槽况故障诊断的优化权重相对主元分析方法，其特征在于：一，随机采集n组铝电解槽况数据组成原始测量样本集；二，得到标准化后样本矩阵X*；三，随机产生相对转换矩阵Λ；四，得到相对化样本矩阵XR；五，对XR进行主元分析，计算SPE检验的误报率；六，利用遗传算法优化相对转换矩阵Λ，得到最优的相对转换矩阵Λ*；七，利用最优的相对转换矩阵Λ*，得到最优的相对化样本矩阵XRZ；八，实现铝电解槽况故障诊断。本发明利用遗传算法优化主元权重，将“均匀”分布的量突显出来，以便更好地提取出具有代表性的主元，从而提高铝电解槽况故障诊断的精确度。
-
公开(公告)号：CN105426960A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510752612.0
申请日：2015-11-06
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明提供了一种基于BP神经网络与MBFO算法的铝电解节能减排控制方法，首先，利用BP神经网络对铝电解生产过程进行建模，然后，利用基于拥挤距离的多目标细菌觅食优化算法对生产过程模型进行优化，得到各决策变量的一组最优解以及该最优解对应的电流效率和温室气体排放量，其中，在对生产过程模型进行优化时，需计算非劣解的拥挤距离并根据拥挤距离对外部档案进行更新，使菌群在寻优过程中快速朝目标移动，以确保在保证种群多样性前提下迅速收敛。该方法确定了铝电解生产过程中工艺参数的最优值，有效提高了电流效率，减少了温室气体排放量，真正达到节能减排的目的。
-
公开(公告)号：CN105420760A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510755611.1
申请日：2015-11-06
Applicant: 重庆科技学院
IPC: C25C3/20
Abstract: 本发明公开一种基于自适应步长细菌觅食算法的铝电解生产过程多目标优化方法，包括以下步骤：首先确定铝电解生产指标Y，选取对铝电解生产指标影响最大的参数X；然后以所述参数X作为输入，所述生产指标Y作为输出，利用BP神经网络对铝电解过程进行建模，得到铝电解模型；以铝电解的输出Y作为适应度函数，基于Pareto差熵自适应调整细菌前进步长，利用细菌觅食算法对参数X在其取值范围内进行优化，以获得最优铝电解生产过程参数。有益效果：基于细菌觅食算法优化铝电解参数，有效提高铝电解生产效率；自适应步长调整细菌前进步长，有效避免细菌觅食算法陷入局部最优解；使用Pareto差熵对菌群步长进行动态调整能够快速获取铝电解生产最优参数。
-
公开(公告)号：CN105404926A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201510752651.0
申请日：2015-11-06
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络与MBFO算法的铝电解生产工艺优化方法，包括以下几个步骤：一：统计对电流效率、吨铝能耗以及全氟化物排放量影响大的参数作为决策变量X；二：利用BP神经网络建立铝电解生产过程模型；三：运用MBFO算法对决策变量在其取值范围内进行优化；四：按照最优决策变量进行现场控制。有益效果：能确定工艺参数的最优值，并且能够运用到实际生产当中，使铝电解生产过程中的电流效率提高了、并降低了吨铝能耗以及全氟化物排放量，达到节能降耗减排的目的。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105321000A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201510753959.7
申请日：2015-11-06
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络与MOBFOA算法的铝电解工艺参数优化方法，包括以下几个步骤：一：统计对电流效率、吨铝能耗以及全氟化物排放量影响大的参数作为决策变量X；二：利用BP神经网络建立铝电解生产过程模型；三：运用MOBFOA算法对决策变量在其取值范围内进行优化；四：按照最优决策变量进行现场控制。有益效果：利用非线性映射能力强的BP神经网络建立铝电解生产过程模型；优化方法指导菌群跳出局部最优，可快速获得最佳的生产过程参数，达到了高效、降耗、减排的目的。
-
公开(公告)号：CN105046326A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510111157.6
申请日：2015-03-13
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于功图主元分析的抽油机参数优化方法，包括：1)确定抽油机的效率影响因素和性能变量、2)获得其样本数据、3)对载荷数据进行降维、4)由非载荷变量与载荷新主元构建网络输入变量、5)构建输入变量的样本值、6)归一化处理、7)构建前馈神经网络、8)利用无迹卡尔曼滤波对网络进行训练、9)构造父代和子代种群；10)对父代个体作遗传变异计算，以产生子代个体；11)对父代和子代个体求适应度函数；12)将父代和子代个体划分到层级不同的非支配集中；13)从这些非支配集中选择个体构成新的父代种群，循环10)-13)多次，得到优化后的效率影响因素值。优化后，可得到产液量最大时，耗电量最小。
-
公开(公告)号：CN104499001A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201510027742.8
申请日：2015-01-20
Applicant: 重庆科技学院
IPC: C25C3/20
CPC classification number: C25C3/20
Abstract: 一种基于特征子空间优化相对矩阵的铝电解槽况诊断方法，其特征在于：一，采集原始测量样本集，对该原始测量样本集进行预处理后投影到核空间；二，对中心化矩阵K进行相对主元分析，建立铝电解槽况诊断模型，并对铝电解槽况进行诊断；三，通过细菌觅食算法在搜索区域内寻得最优相对转换矩阵；四，按步骤二所述方法，利用最优相对转换矩阵建立铝电解槽况诊断模型，实现对铝电解槽况的准确诊断。本发明充分考虑铝电解槽况非线性的特性，通过核函数，将非线性参数投影到高维线性特征空间，在核空间内借助细菌觅食法优化相对转换矩阵，进行相对主元分析，大大提高了铝电解槽况故障诊断的精确度。
-
公开(公告)号：CN103780205A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410058063.2
申请日：2014-02-20
Applicant: 重庆科技学院
IPC: H03B29/00
Abstract: 本发明公开了一种用于油井动液面深度检测的白噪声发生方法，即采用线性同余法产生两组均匀随机噪声序列，然后对产生的两组均匀随机噪声序列进行白化，得到白噪声序列，再采用Box-Muller变换算法将两组随机白噪声序列变换为服从高斯分布的高斯白噪声序列，最后将产生的随机高斯白噪声序列进行窗函数滤波处理，得到符合频带要求的高斯白噪声序列。其显著效果是：本发明采用程序算法的方式产生高斯白噪声，并通过电脑的声卡输出，能够给定输出白噪声的频带，极大的减少了硬件复杂度，有效地节约了油井动液面检测系统的成本。
-
公开(公告)号：CN103268517A
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201310142571.4
申请日：2013-04-23
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种支持向量机和遗传优化的多元质量过程失控信号诊断方法，其特征在于：一，根据多元过程的均值维数确定可能导致多元过程异常的信号类型，即确定分类器模型的结构；二，使用遗传算法对支持向量机的径向基函数参数和惩罚因子进行寻优；三，利用得到的最优参数训练获得最优的支持向量机分类器模型，并以此对多元过程失控信号进行诊断。本发明利用遗传算法的全局搜索能力对SVM的参数进行动态选取，实现了SVM分类器参数的自动最优选择，且使多元过程的质量诊断效果也获得提升。本发明兼顾了GA全局搜索能力和SVM的分类能力；同时避免了复杂的计算，简化了分类器的网络结构，提高了分类器泛化能力和识别效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
161
records
(took 0.046 seconds)
