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基于无线网络的工业过程控制系统的设计与开发

郭建莉，施惠元，王杰，苏成利

辽宁石油化工大学学报 2019, 39 (3): 80-86. DOI: 10.3969/j.issn.1672-6952.2019.03.015

摘要（473）

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PDF （2212KB）（198）

基于无线网络控制技术组建无线通讯网络。设计了水箱和高温炉无线过程控制方案，提出了预测函数控制切套比例⁃积分⁃微分控制（PFC⁃PID）和广义开环响应切套比例⁃积分⁃微分控制（GORC⁃PID）策略。根据任务需求，对无线工业过程控制系统软、硬件及通讯接口配置进行配置。在此基础上，完成了系统动态数学模型的建立和工程组态实现。最后，以石油化工过程运行优化与节能技术国家地方联合工程实验室的水箱和高温加热炉作为实验装置，以微波指令制导系统（MCGS）组态软件为开发和验证平台，开发了无线网络的工业过程控制系统。结果表明，所开发的无线工业过程控制系统可以有效地控制水箱液位和高温炉温度，避免了工业现场中有线通讯方式存在的弊端，具有极高的工业应用价值。

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基于DTW 和EMD的孤立词语音识别研究

徐必伟,苏成利,杨微,曹江涛

辽宁石油化工大学学报 2018, 38 (1): 74-78. DOI: 10.3969/j.issn.1672-6952.2018.01.013

摘要（596）

PDF （5004KB）（235）

针对语音识别过程中环境噪声干扰大的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)与动态时间规整 (DTW)相结合的孤立词识别算法。该方法利用EMD 算法,首先将提取的性能不好的语音信号分解成若干个基本模函数(IMF),去掉原始信号中的干扰和噪声。然后,基于DTW 算法,采用短时过零率和短时能量对语音信号进行端点检测,提取语音特征参数后与参考模板进行匹配。将参考模板与待测模板之间的最短路径作为识别结果。仿真结果表明,该算法能够提高语音的识别效率和识别的正确率。

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薄膜结构点阵投影式三维动态变形测量技术

刘凯，史航，苏成利

辽宁石油化工大学学报 2018, 38 (06): 86-92. DOI: 10.3969/j.issn.1672-6952.2018.06.016

摘要（585）

PDF （4993KB）（298）

针对常规视觉测量方法在薄膜类结构动态测量中靶标影响薄膜局部变形的弊端，提出了一种薄膜点阵投影式三维动态测量技术。此技术利用激光器将靶标投影到薄膜结构上，并基于OpenCV库（开源计算机视觉库）提出了一套三维测量算法进行薄膜结构三维动态变形测量。为了验证其三维测量精度，设计了精度检验的标准尺。在原理验证实验中检验了薄膜结构点阵投影式测量技术的三维测量精度，并以24 Hz帧率拍摄、离线处理数据的方式对薄膜结构的整体变形和波浪变形工况进行测量。精度验证实验结果证明了此技术在1 m的测量距离与1.3 m×0.8 m视场下，X、Y方向的精度小于0.30 mm，Z方向的精度约0.77 mm，同时动态测量结果能够有效复现薄膜结构动态变形过程。

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基于增广NMSS模型的预测函数控制研究

黄武程, 苏成利, 施惠元, 蔡宏斌

辽宁石油化工大学学报 2017, 37 (1): 61-64. DOI: 10.3969/j.issn.1672-6952.2017.01.012

摘要（407）

PDF （2086KB）（250）

针对一类具有输出响应波动大、时滞性大的问题,提出了一种基于增广非最小状态空间(NMSS)模型的预测函数控制(PFC)算法。该算法利用阶跃响应数据建立传递函数模型,将其离散化并转换为状态空间模型的形式,通过将延迟输入与误差扩展到状态变量中,得到一种增广的状态空间模型。为了增强输入控制量的规律性,提高相应的快速性和准确性,把输入表示为若干基函数线性组合,最后求出基函数系数便可求得控制信号。仿真结果表明该算法有较好的控制精度和良好的跟踪控制性能。

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基于改进NSGA-Ⅱ算法的氯乙烯精馏过程多目标优化

周怡,苏成利

辽宁石油化工大学学报 2016, 36 (2): 52-59. DOI: 10.3696/j.issn.1672-6952.2016.02.014

摘要（645）

PDF （6532KB）（346）

针对氯乙烯精馏过程中氯乙烯产品纯度低、能耗高的现状,研究了一种新的改进型非支配排序遗传
算法(ImprovedNon-dominatedSortingGeneticAlgorithm,NSGA-Ⅱ),用于解决氯乙烯精馏过程多目标优化问题。
首先建立了氯乙烯精馏的模拟流程,然后通过对高低沸塔中进料位置、回流比等主要影响因素进行灵敏度分析,在
考虑其机理模型及实际生产状况等多种约束条件的基础上,建立了以氯乙烯纯度和能耗为目标的多目标优化函数,
最后利用改进NSGA-Ⅱ对目标函数进行求解。实验结果表明,相比于NSGA-Ⅱ,该改进算法能得到分布更为均匀
的Pareto最优解集,为氯乙烯精馏过程中参数的选择提供了有力支撑。

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一种改进的蚁群算法求解多维背包问题

王小彤,侯立刚,苏成利

辽宁石油化工大学学报 2015, 35 (4): 53-57. DOI: 10.3696/j.issn.1672-6952.2015.04.012

摘要（416）

PDF （1456KB）（411）

多维0 - 1背包问题是经典的非确定多项式问题( N o n - D e t e r m i n i s t i cP o l y n o m i a l ,N P) , 针对蚁群算法求解该问题时易出现陷入局部最优、收敛速度慢等问题, 提出了一种改进的蚁群算法。本文算法引入蛙跳算法的分群思想, 将蚂蚁分为拥有不同文化的两个群体, 提高了全局搜索能力; 采用贪心策略修改公式, 针对具体问题具体分析, 提高了算法的精确度; 融合轮盘赌算法简化了公式。仿真结果表明, 本文算法加强了全局搜索能力, 得到的结果更为精确。

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基于时间 - 小波能量包络谱的滚动轴承特征提取

周伟强,侯立刚,苏成利

辽宁石油化工大学学报 2014, 34 (3): 75-78. DOI: 10.3696/j.issn.1672-6952.2014.03.019

摘要（472）

PDF （4481KB）（292）

研究了传统包络谱方法在滚动轴承故障诊断中不能准确提取故障特征的问题, 提出了一种基于能量
和包络谱相结合的时间 - 小波能量包络谱分析法。用两种方法对滚动轴承各部位采集到的数据进行了分析对比, 结
果表明, 时间 - 小波能量包络谱分析法比传统包络谱方法能更好和准确地提取出滚动轴承故障的特征频率。

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基于改进QPSO算法的小波神经网络参数优化

翁和标,侯立刚,苏成利

辽宁石油化工大学学报 2013, 33 (4): 91-94.

摘要（561）

PDF （1342KB）（263）

暋针对传统的小波神经网络在参数优化过程中所采用的梯度下降法容易产生局部最优,提出了一种改
进的量子行为PSO 算法。新算法通过在最优平均值的全局搜索点中加入权重系数,用于改善粒子群的全局、局部搜
索能力和收敛速度,当粒子进化到后期,满足早熟条件时,粒子群在该维上发生变异,重新初始化后的位置均匀分布
在可行区域上,用于提高搜索精度。仿真实验结果表明,改进QPSO 算法比常规网络训练方法在寻优能力方面更加
有效。

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基于迭代学习的BP神经网络权值训练算法

周小勇,翟春艳,李书臣,苏成利

辽宁石油化工大学学报 2013, 33 (4): 83-86.

摘要（442）

PDF （1396KB）（207）

针对传统BP算法存在收敛速度过慢、易陷入局部极小的问题,提出基于迭代学习的BP神经网络权
值修正算法。该算法将迭代学习的原理与神经网络相结合,同时采用本次训练误差和前一次的训练误差修正神经
网络权值,提高了网络训练速度。仿真结果验证了该算法的有效性。

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汽轮机转子故障诊断算法应用研究

刘暋达,翟春艳,李书臣,苏成利

辽宁石油化工大学学报 2013, 33 (3): 67-69.

摘要（416）

PDF （1659KB）（214）

对汽轮机转子故障进行诊断是确保汽轮机安全运行的关键。振动信号的分析在汽轮机转子故障诊
断中广泛应用。应用小波包分析方法提取振动信号特征值,进一步作为BP神经网络的输入量,建立信号特征与其
故障类型的非线性映射关系,利用神经网络实现故障诊断。仿真结果表明,该方法可以有效地对汽轮机转子故障进
行诊断。

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基于MPCA-MHMT的多阶段间歇过程监控研究

刘伟,苏成利

辽宁石油化工大学学报 2013, 33 (2): 56-59.

摘要（533）

PDF （2750KB）（173）

为了克服多阶段间歇过程监控只针对时间尺度从而导致误报率过高的缺陷,建立了捕捉实际测量数
据的持续性和聚集性的隐马尔科夫树模型。该方法减少了信号扭曲从而更好地提取影响过程的系统变量,解决离
散小波变换不具有平移不变性的问题。对展开结构进行简单的修改,把时域扩展到时间灢频率域中,提取了历史数据
的主要特征,对多阶段间歇过程进行了有效监控。利用提出的方法对青霉素发酵过程进行监控,验证了该方法比传
统方法更为切实可行。

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基于Ｔ－Ｓ模糊模型的直接自适应预测控制

马俪娜，苏成利

辽宁石油化工大学学报 2012, 32 (1): 78-83.

摘要（278）

PDF （410KB）（284）

提出一种基于Ｔ－Ｓ模糊模型的直接自适应预测控制算法。该算法利用加权递推最小二乘法在线辨识Ｔ－Ｓ模糊模型的后件参数。用已经辨识好的参数，进行直接迭代计算，直接得到模型的预测输出。此算法很好地解决了非线性预测控制中，建模与优化两大难题，为非线性系统的高精度控制提供了保证。计算机仿真表明，该算法具有较好的跟踪性能。

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基于差分算法的预测控制

高承武,侯立刚,李会举,苏成利

辽宁石油化工大学学报 2009, 29 (3): 62-64.

摘要（357）

PDF （244KB）（183）

针对参数可变的非线性模型,提出了一种基于差分算法的预测控制。利用神经网络依据系统的输入
输出数据建立预测模型,并利用差分算法对其进行滚动优化,从而提高控制系统的性能。最后,分别运用遗传算法
和差分算法实现滚动优化进行预测控制仿真,并对两种方法的仿真结果进行比较。仿真结果表明,采用差分进化算
法进行滚动优化的预测控制总体效果相对较好。

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基于改进小波网络的TE 过程故障诊断

刘晓琴, 申东日, 苏成利

辽宁石油化工大学学报 2007, 27 (4): 64-67.

摘要（354）

PDF （255KB）（249）

针对BP 算法容易陷入局部极小值、收敛速度慢及容易振荡等缺点, 采用小波BP 网络且对小波网络采用基于梯度符号变化的局部学习率自适应算法和引入动量项的改进。将改进后的算法对多变量非线性的田纳西-伊斯曼过程进行了仿真研究, 结果表明改进算法提高了故障分类的辨识精度。

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基于PSO 与LMI 优化的非线性模型预测控制

苏成利1,刘晓琴1,李平1,王树青2

辽宁石油化工大学学报 2007, 27 (1): 86-89.

摘要（418）

PDF （206KB）（267）

将微粒群算法(PSO)与线性矩阵不等式(LM I)用于输入受限非线性预测控制器的设计, 提出了基于PSO 与LMI 联合优化的非线性预测控制算法。算法采用双模控制策略, 利用LMI 离线优化确定终端不变区域, 以扩大非线性优化的求解范围, 降低算法的保守性。利用PSO 在线优化求解非线性预测控制输入, 以避免求解非线性规划问题, 同时对算法的稳定性进行了分析。仿真结果表明了该算法是有效的、可行的。

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