东北大学 复杂工业过程的智能检测与先进控制装置
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“985工程”
流程工业综合自动化科技创新平台学术方向建设《项目指南》(第一批)
学术方向:复杂工业过程的智能检测与先进控制装置
责任教授:王福利
流程工业综合自动化科技创新平台
二ΟΟ六年五月二十八日
一、研究方向支持的主要领域
检测与先进控制资助检测技术与自动化装置、先进控制技术及相关交叉学科领域的基础理论和关键技术研究,主要资助以下研究主题:
1)复杂过程建模与优化;
2)连铸生产过程参数专用检测技术;
3)复杂过程故障检测及诊断;
4)多总线系统集成设计理论及应用;
5)过程控制器的评估理论及方法;
6)不确定性时滞系统的鲁棒故障辨识;
7)多智能体控制策略;
8)容错控制技术;
9)气力输送粉体流动参数可视化监控系统;
10)粉尘浓度在线检测技术。
二、研究方向建设的总体目标
1)凝炼检测技术与先进控制学术方向,将其建设成为国际先进、国内领先的学术方向;
2)形成一支以责任教授为核心、以国家自然科学基金获得者为主要学术骨干、以创新团
队为核心的年龄和知识结构合理的基础研究与应用研究相结合的研究队伍;
3)取得一批代表性的具有国际先进水平的科研成果;
4)申请省级自然科学基金、国家自然科学基金等5项以上;
5)在国内一级期刊及国际杂志上发表论文70篇以上,被三大检索收录47篇以上;
6)培养博士研究生18名以上,硕士研究生70名以上。
三、建议课题
课题1:复杂过程建模与控制
1.1、研究目的与意义:
系统建模是控制理论研究的一个重要分支,它是控制系统设计的基础。随着控制过程复杂性的提高,控制理论的应用日益广泛。神经网络领域取得的研究成果,给非线性系统的建模提供了一定的途径。目前,基于神经网络的建模方法尚处于探索阶段,这就需要我们做进更深、更广的研究,以使其逐渐趋于完善。虽然,从理论上来讲,神经网络具有逼进任意非线性函数的能力,但直接将其应用于复杂生产过程的建模还存在许多问题。因此,本课题组针对复杂过程,针对基于神经网络的各种混合建模方法进行深入研究。通过该课题的研究,使得神经网络在复杂系统建模这一方向上达到一定的学术水平,并利用已有的生物发酵实验装置、注塑成型装置对提出的建模方法进行不断的改进和完善,整理出一批有价值的学术论文,在重要的国际、国内学术会议和刊物上发表。研究出适合于复杂系统建模及控制的应用软件包,并将其推广应用于实际的过程,产生一定的经济效益和社会效益。
随着现代工业技术的进步,工业生产逐步向综合化方向发展,生产规模越来越大,流程日益复杂。为保证生产过程安全平稳、高效低耗、运行于最佳工况,就必须提高生产过程的优化控制水平。所以,研究面向存在非线性、不确定性、大时滞、参数分步性与时变性等内在的复杂机理问题的工业过程建模与优化问题及其相关技术具有重要的理论与现实意义。
预期目标:
1)在国际杂志及重要国际会议上发表论文5篇以上,在国内一级及核心期刊上发表论文5篇以上;
2)发表的论文被三大检索收录5篇以上;
3)申请省部级基金项目1项;
4)培养博士研究生3名以上,硕士研究生6名以上。
1.2、主要研究内容
1)基于先验知识的机理建模技术的研究;
2)基于数据的智能建模技术的研究;
3)机理模型与智能模型相结合的混合建模方法研究;
4)过程模型实时校正方法的研究;
5)基于在线子阶段划分的分阶段过程优化方法的研究;
6)过程优化模型评估机制的研究;
7)在线过程优化算法与实施方法的研究。
1.3 研究期限:2005年1月1日至2007年12月31日
1.4 拟支持经费:5 万元
课题2:连铸生产过程参数专用检测技术的研究
2.1、研究目的与意义:
检测技术是实现工业自动化的重要技术基础,参数的检测精度直接影响优化控制模型的应用效果。当今,工业过程自动化发展的最大阻碍是许多久攻不下的难测工艺参数不能实现在线检测。这些工艺参数靠传统的方法和仪表是无法胜任的,因此检测技术发展趋势已从常规的检测方法和装置的研究转为难测参数的专用检测方法和专用装置的研究开发。
连铸生产过程的自动控制一直是国际难题,其主要原因是在连铸现场高温、高湿度、低能见度的恶劣环境下,许多关键工艺参数的准确在线检测仍未解决,如:钢水温度的连续测量、连铸二冷区铸坯表面温度的检测、铸坯表面的换热系数的检测等。开发这些参数专用检测技术迫在眉睫。本项目正是以上述这些参数的检测作为主要研究内容,集中力量攻克这些难题。
我国连铸坯年产量约2.6亿吨,在钢铁工业乃至国民经济中都占有重要地位。连铸生产过程参数检测关键技术的解决,必将带动连铸生产过程的综合控制与管理总体水平的提高,并产生重大的经济和社会效益。
1)拟在国际杂志及重要国际会议上发表论文5篇以上,在国内一级及核心期刊上发表论文5篇以上;发表的论文被三大检索收录8篇以上;
2)申请省级自然科学基金,国家自然科学基金等1项以上;
3)培养博士研究生3名以上,硕士研究生10名以上。
2.2、主要研究内容
1)钢水连续测温技术研究及装置改造;
2)铸坯表面温度的检测技术研究及装置研制;
3)连铸二冷区喷雾冷却特性检测技术研究;
4)连铸生产过程图像检测技术研究(大包下渣检测,棒材计数等);
5)铸坯质量检测技术研究;
6)连铸过程系统建模优化与系统仿真。
2.3 研究期限:2005年1月1日至2007年12月31日
2.4 拟支持经费:10 万元
课题3:复杂工业过程监测与故障诊断研究
3.1、研究目的与意义
随着控制技术的发展与应用,为了提高控制系统的维修性和安全性,人们迫切需要建立一个监控系统,监视控制系统的运行状态,实时检测出系统发生的故障,并对故障原因、故障频率和故障的危害程度进行分析、判断,得出结论,采取必要的措施,防止系统灾难性事故的发生。这就需要研究和应用控制系统的故障诊断理论。
与发达工业化国家比较而言,我国流程工业监测与故障诊断应用现状不容乐观。目前,大中型流程企业的过程基础自动化程度相对较高,DCS和数字化工业测控系统被广泛使用,但当前较为普遍的情况是:一方面,过程固有的多变量、多工序、反应复杂、工序运行时间不确定等多种原因,难以在很短的研发周期内,依靠有限的资金投入,建立精确可靠的机理模型或基于知识推理的专家模型。因此,基于机理模型或知识模型的过程监测与故障诊断方法很难适用于复杂工业过程。另一方面,大量的在线仪表采集的过程数据没有发挥应有作用,相应的数据处理手段十分落后和不完善,出现了“数据采集能力大大增强,有用信息的获取却很少”的矛盾,过程监测与故障诊断基本还处于“粗放经营”的状态,令人忧愁。
因此,研究探讨基于大量过程数据的工业过程监测与故障诊断不仅具有重要的理论意义而且具有重大的应用价值。项目的实施能够建立起一套完整的基于数据的,以多元统计理论为基础的建模、监测、故障诊断与质量监控体系,提升我国工业过程的检测与自动控制水平,提高我校检测技术与自动化装置学科的知名度和影响力。