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公开(公告)号:CN116663261A
公开(公告)日:2023-08-29
申请号:CN202310543561.5
申请日:2023-05-15
Applicant: 南京工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/10 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供了一种面向蒸汽动力系统全周期运行的混合整数优化方法,针对蒸汽动力系统中对经济指标优化的需求,采用OPC DA协议接入现场蒸汽动力系统,进行数据采集,并将数据传输至工业数据库中,得到蒸汽动力系统数据集,以蒸汽动力系统全周期运行总费用最低为目标函数,对锅炉、汽轮机建立合理的线性化模型,综合考虑设备折旧费和启停费,建立混合整数线性规划模型,并在约束条件范围内求解目标函数,确定当前最优运行总费用,同时当蒸汽和电力需求发生周期性改变时,进入下一周期运行的优化处理,调节蒸汽动力系统进料参数,由OPC DA协议重新获取最新数据集,并重新计算下一周期最优总费用,如此递推,实现蒸汽动力系统的全周期优化。
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公开(公告)号:CN116560369A
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202310582500.X
申请日:2023-05-23
Applicant: 南京工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种基于约束跟随的集群系统编队避碰控制方法,包括:建立集群系统的动力学方程;基于约束跟随的控制策略,提出编队避碰的约束条件;设计约束函数,使其能够同时完成紧凑编队、避碰,同时能解决由于集群系统个体数量增加而产生的维数灾难问题;基于约束函数获得相应的约束矩阵;对集群系统进行编队避碰控制设计,包括无不确定性和初始状态误差的标称系统控制设计以及不确定系统的控制设计;设计自适应律来估计不确定性对系统的综合影响。通过本发明的方法,集群系统能够在存在不确定性的情况下,实现紧凑编队和防撞,还能解决维数灾难的问题。
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公开(公告)号:CN113975845B
公开(公告)日:2022-09-23
申请号:CN202111303191.5
申请日:2021-11-05
Applicant: 南京工业大学
IPC: B01D3/40 , C07C255/03 , C07C253/34
Abstract: 本发明公开了一种用于低浓度乙腈溶液脱水的萃取精馏装置及控制方法,通过引入热耦合和隔板塔两种构型,可实现较低的精馏整体能耗且较高的乙腈纯度和回收率。热耦合构型装置主要包括萃取精馏塔器、塔顶冷凝器、压缩机、中间再沸器、塔釜再沸器等组成设备,整体可分为集成塔和萃取精馏两塔;萃取精馏隔板塔构型则将预浓缩、萃取精馏及溶剂回收功能耦合集成在一个塔器中。针对提出的萃取精馏装置,本发明公开了一种可行的控制方法,包括压力控制器、液位控制器、流量控制器、温度控制器及比例控制器。可以克服较大的进料流量及浓度扰动,实现装置的稳定运行,乙腈产品纯度和收率可分别达到99.99 mol%和99.96%。
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公开(公告)号:CN114880037A
公开(公告)日:2022-08-09
申请号:CN202210607597.0
申请日:2022-05-31
Applicant: 南京工业大学
IPC: G06F9/4401
Abstract: 本发明提供了一种基于参数动态配置和环境驱动的工业APP自适应演化方法,针对产品制造过程中生产环境变化带来的工业APP生产参数的调整需求,以工厂操作系统平台和Python语言作为开发环境,将生产环境变化参数定义为环境参数,工业APP的生产参数定义为演化参数,建立环境参数与演化参数间的映射函数关系,利用Python的引用传递进行参数动态配置,并与环境驱动相结合,根据环境参数与演化参数间的映射关系制定工业APP参数在线调整的自适应决策规则,动态更新演化参数,实现在流程工业连续生产过程中对工业APP多个参数的自适应演化。
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公开(公告)号:CN114397861A
公开(公告)日:2022-04-26
申请号:CN202111460564.X
申请日:2021-12-02
Applicant: 南京工业大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本申请提供了一种基于工业操作系统的反应精馏智能工厂模拟测试系统。通过三维软件进行虚拟系统开发,结合面向对象编程设计,开发相关控件以及设计系统UI界面;通过工业操作系统的大数据模块搭建动态模型,将反应精馏过程的数学模型通过代码编写完成形成功能模块;将三维虚拟仿真发布Web版本,以网页组件模块通过工业操作系统嵌入到所述平台,组成完整的实验平台;三维虚拟仿真实验通过对应开发的API接口和工业操作系统进行数据交互。本专利融合三维虚拟仿真建模、工业操作系统、大数据分析技术实现反应精馏生产单元动态流程模拟,提供兼具灵活性和真实性的数据,以及多种应用场景和测试环境,为工业智能系统性能提供了更接近实际的模拟测试平台。
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公开(公告)号:CN114295377A
公开(公告)日:2022-04-08
申请号:CN202111518201.7
申请日:2021-12-13
Applicant: 南京工业大学
IPC: G01M13/045 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的CNN‑LSTM轴承故障诊断方法,包括以下步骤:首先使用轴承故障模拟实验平台采集故障数据,采用基于重叠采样的数据增强的方法扩展样本;对样本标注标签并将扩展后的样本划分为训练集和测试集,最后进行标准化。使用遗传算法(GA)对CNN‑LSTM故障诊断模型的结构参数进行选择;使用训练集训练故障诊断模型,使用测试集对轴承故障进行在线诊断。最后,使用参数迁移的方法动态微调故障诊断模型结构,实现轴承跨工况故障诊断。本发明克服了依靠人工提取特征对故障轴承识别精度低,人工经验选择故障诊断模型结构导致准确率不高以及单一卷积神经网络难以捕获时间序列数据的问题。
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公开(公告)号:CN114037163A
公开(公告)日:2022-02-11
申请号:CN202111329912.X
申请日:2021-11-10
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态权重PSO粒子群算法优化BP神经网络的污水处理出水质量预警方法,该方法是基于以下步骤实现的:1)在分析A2O污水处理工艺的基础上,通过相关性分析确定进水流量、进水总氮、进水COD、溶解氧浓度、氧化还原电位ORP、进水PH值等6个关键指标为出水总氮、出水COD预测模型的输入变量,并对数据进行预处理;2)建立一种基于动态权重PSO优化BP神经网络的污水处理出水质量预测模型,并对模型的精确度进行验证;3)利用建立好的模型,输入6个关键指标的数据集,对出水总氮、出水COD进行预测,通过分析预测结果给出相应预警。本发明设计合理,不仅解决了传统BP神经网络在对出水质量预测时的结构复杂冗余、容易陷入局部极值的问题,同时较大程度的提高了出水质量的预测精度,且对污水处理厂出水质量进行了预警,能够达到提前预知、提前应对的效果。
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