-
公开(公告)号：CN107065576B
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201710447640.0
申请日：2017-06-14
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于PSO‑DMPC的反应再生系统优化控制方法，包括：S1：将反应再生系统的传递函数模型转化为阶跃响应模型；S2：建立DMPC模型，包括开环预测模块、稳态目标计算模块和动态矩阵控制模块；S3：利用PSO算法中粒子在搜索空间内的强随机性，在不放松约束条件的前提下，在更大的范围内对经济优化函数进行求解；S4：根据PSO算法对经济优化函数求得的解获得反应再生系统的输出设定值，并与实际输出的偏差作为目标误差函数，最后利用PSO算法对该目标误差函数求解，获得操作变量的最佳变化量。本发明提供的基于PSO‑DMPC的反应再生系统优化控制方法不仅减小了RRS硬件负担，还能获取更优的操作变量参数，在保证经济效益的基础上，进一步对RRS进行优化控制。
-
公开(公告)号：CN109086469B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN201810193122.5
申请日：2018-03-09
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于递归神经网络与偏好信息的铝电解建模与优化方法，首先利用递归神经网络对铝电解生产过程进行建模，然后决策者设定期望目标值，再利用偏好多目标量子个体群算法对生产过程模型进行优化，得到各决策变量的一组最满足决策者期望的最优解以及该最优解对应的电流效率、槽电压、全氟化物排放量和吨铝能耗。利用差分进化算法中变异、交叉和选择操作，对决策变量进行偏好寻优，以此确定铝电解生产过程中工艺参数的最优值，可有效提高电流效率，降低槽电压，减少温室气体排放量和吨铝能耗，满足决策者偏好的同时，达到节能减排的目的。
-
公开(公告)号：CN109100995B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201810193062.7
申请日：2018-03-09
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于决策者偏好信息的铝电解节能减排优化方法。首先，利用递归神经网络对铝电解生产过程进行建模，然后决策者设定期望目标值，引入R‑dominance偏好支配方法，结合多目标量子粒子群算法对生产过程模型进行优化，得到最满足决策者期望的最优决策变量，以及对应的电流效率、槽电压、全氟化物排放量和吨铝能耗。MQPSO算法不需要进行交叉、变异操作，只有最简单的位置更新步骤，因此编码过程简单，并且具有强全局搜索能力，容易实现种群进化过程中偏好最优取值的完整性，满足决策者需求。利用该方法确定铝电解生产过程中工艺参数的最优值，可有效提高电流效率，降低槽电压，减少温室气体排放量和吨铝能耗，达到节能减排的目的。
-
公开(公告)号：CN107180279B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201710448545.2
申请日：2017-06-14
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于QPSO‑DMPC的反应再生系统优化控制方法，包括：S1：将反应再生系统的传递函数模型转化为阶跃响应模型；S2：建立DMPC模型，包括开环预测模块、稳态目标计算模块和动态矩阵控制模块；S3：利用QPSO算法中粒子在搜索空间内的强随机性，在不放松约束条件的前提下，在更大的范围内对经济优化函数进行求解；S4：根据QPSO算法对经济优化函数求得的解获得反应再生系统的输出设定值，并与实际输出的偏差作为目标误差函数，利用QPSO算法对该目标误差函数求解，获得操作变量的最佳变化量。本发明提供的基于QPSO‑DMPC的反应再生系统优化控制方法不仅减小了RRS硬件负担，还能获取更优的操作变量参数，在保证经济效益的基础上，进一步对RRS进行优化控制。
-
公开(公告)号：CN109472088A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811336807.7
申请日：2018-11-12
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种页岩气调产井生产压力动态预测方法，首先利用模糊聚类算法对页岩气调产井产量数据进行自适应聚类，根据聚类结果对历史生产数据进行归类，分类剔除不完整数据以及异常数据，以保证数据的准确性；再利用Kendall相关系数分析法对生产数据进行相关性分析，从而分析不同变量因素的相关密切程度，以确定用于BP网络建模的输入变量。最后分别对每一类数据进行建模，形成多模型库；预测时输入需要预测的产量以及历史数据，系统将自动识别并调用其对应的模型进行压力预测，实现调产井不同产量下的压力预测。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108595803A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810329181.0
申请日：2018-04-13
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于递归神经网络的页岩气井生产压力预测方法，首先利用自适应分段算法对页岩气生产数据进行初步分段拟合，分段剔除不完整数据以及异常数据，以保证数据的准确性；再利用斯皮尔曼相关系数分析法对生产数据进行相关性分析，从而分析不同变量因素的相关密切程度，以确定用于递归神网络建模的输入变量。最后运用递归神经网络对生产压力进行建模，最终利用建立好的模型对生产压力进行预测，以达到为后期实际生产提供参考和预警的目的。
-
公开(公告)号：CN108363303A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810192924.4
申请日：2018-03-09
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 本发明提供了一种基于AR偏好信息的差分进化铝电解多目标优化方法，首先利用递归神经网络对铝电解生产过程进行建模，然后决策者设定期望目标值，再利用偏好多目标量子个体群算法对生产过程模型进行优化，得到各决策变量的一组最满足决策者期望的最优解以及该最优解对应的电流效率、槽电压、全氟化物排放量和吨铝能耗。利用差分进化算法中变异、交叉和选择操作，对决策变量进行偏好寻优，以此确定铝电解生产过程中工艺参数的最优值，可有效提高电流效率，降低槽电压，减少温室气体排放量和吨铝能耗，满足决策者偏好的同时，达到节能减排的目的。
-
公开(公告)号：CN107180279A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710448545.2
申请日：2017-06-14
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于QPSO‑DMPC的反应再生系统优化控制方法，包括：S1：将反应再生系统的传递函数模型转化为阶跃响应模型；S2：建立DMPC模型，包括开环预测模块、稳态目标计算模块和动态矩阵控制模块；S3：利用QPSO算法中粒子在搜索空间内的强随机性，在不放松约束条件的前提下，在更大的范围内对经济优化函数进行求解；S4：根据QPSO算法对经济优化函数求得的解获得反应再生系统的输出设定值，并与实际输出的偏差作为目标误差函数，利用QPSO算法对该目标误差函数求解，获得操作变量的最佳变化量。本发明提供的基于QPSO‑DMPC的反应再生系统优化控制方法不仅减小了RRS硬件负担，还能获取更优的操作变量参数，在保证经济效益的基础上，进一步对RRS进行优化控制。
-
公开(公告)号：CN107065576A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710447640.0
申请日：2017-06-14
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于PSO‑DMPC的反应再生系统优化控制方法，包括：S1：将反应再生系统的传递函数模型转化为阶跃响应模型；S2：建立DMPC模型，包括开环预测模块、稳态目标计算模块和动态矩阵控制模块；S3：利用PSO算法中粒子在搜索空间内的强随机性，在不放松约束条件的前提下，在更大的范围内对经济优化函数进行求解；S4：根据PSO算法对经济优化函数求得的解获得反应再生系统的输出设定值，并与实际输出的偏差作为目标误差函数，最后利用PSO算法对该目标误差函数求解，获得操作变量的最佳变化量。本发明提供的基于PSO‑DMPC的反应再生系统优化控制方法不仅减小了RRS硬件负担，还能获取更优的操作变量参数，在保证经济效益的基础上，进一步对RRS进行优化控制。
-
公开(公告)号：CN109472088B
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN201811336807.7
申请日：2018-11-12
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 重庆科技学院 , 中石化重庆涪陵页岩气勘探开发有限公司
IPC: G06F30/00
Abstract: 本发明公开了一种页岩气调产井生产压力动态预测方法，首先利用模糊聚类算法对页岩气调产井产量数据进行自适应聚类，根据聚类结果对历史生产数据进行归类，分类剔除不完整数据以及异常数据，以保证数据的准确性；再利用Kendall相关系数分析法对生产数据进行相关性分析，从而分析不同变量因素的相关密切程度，以确定用于BP网络建模的输入变量。最后分别对每一类数据进行建模，形成多模型库；预测时输入需要预测的产量以及历史数据，系统将自动识别并调用其对应的模型进行压力预测，实现调产井不同产量下的压力预测。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
22
records
(took 0.027 seconds)
