信息檢索綜合檢索報告

1、廣西科技大學(xué)鹿山學(xué)院課程題目： 信息檢索綜合報告 指導(dǎo)教師： 廖 萍 班 級： 樓宇102 姓 名： 基哥 學(xué) 號： 成績評定： 指導(dǎo)教師簽字： 2013 年 5 月 22 日信息檢索綜合檢索報告課題：基于GA的多重時滯辨識方法研究及其在碳分過程中的應(yīng)用檢索詞（關(guān)鍵字）：GA、多重時滯、碳分過程1、 課題研究的目的和意義在長流程生產(chǎn)過程中,由于多重大時滯特性的存在,使得系統(tǒng)輸出量不能及時反映系統(tǒng)輸入設(shè)定值和控制信號變化。即使調(diào)節(jié)器和調(diào)節(jié)機構(gòu)沒有時間延遲,也需要經(jīng)過生產(chǎn)過程具有的多重純滯后時間以后,才引起被調(diào)量變化,使之受到控制。由于調(diào)節(jié)作用不及時,導(dǎo)致系統(tǒng)輸出超調(diào)量大、調(diào)節(jié)時間長、系統(tǒng)過渡過程

2、品質(zhì)變壞、運行穩(wěn)定性降低,直接影響到控制系統(tǒng)品質(zhì)和產(chǎn)品質(zhì)量,造成能源與資源浪費。所以,多重時滯辨識方法研究是長流程生產(chǎn)過程多重大時滯控制系統(tǒng)的重要研究方向。遺傳算法(GA)是一種基于生物進(jìn)化理論的優(yōu)化方法,具有并行性、且對尋優(yōu)函數(shù)的連續(xù)性和可微性沒有嚴(yán)格的要求。論文將其應(yīng)用于長流程生產(chǎn)過程多重時滯參數(shù)辨識,利用GA個體編碼和目標(biāo)函數(shù)設(shè)計的特點,將多重時滯辨識問題轉(zhuǎn)化為最優(yōu)化搜索問題,基于生產(chǎn)過程輸入輸出數(shù)據(jù),在時滯參數(shù)可行解空間對未知時滯參數(shù)進(jìn)行高效并行搜索,獲得時滯參數(shù)的最優(yōu)估計。并通過MATLAB仿真,研究了GA操作參數(shù)對時滯辨識精度和時間復(fù)雜度的影響。在深入了解氧化鋁生產(chǎn)連續(xù)碳酸化分解過

3、程反應(yīng)機理和工藝特點的基礎(chǔ)上,建立了連續(xù)碳分過程各槽CO2氣體通入量與各槽分解率之間的動態(tài)數(shù)學(xué)模型。針對連續(xù)碳分過程多重大時滯特性,將提出的基于GA的多重大時滯辨識方法應(yīng)用于動態(tài)模型未知時滯參數(shù)辨識,并通過現(xiàn)場采集的輸入輸出數(shù)據(jù),驗證了辨識結(jié)果的正確性。2、 課題的歸屬學(xué)科及研究內(nèi)容對該課題進(jìn)行分析，該課題是研究長流程生產(chǎn)過程多重大時滯控制系統(tǒng)的重要研究方向。屬于機械工程。3、 查詢年代的范圍及原因以及語種選擇1.中文科技期刊數(shù)據(jù)庫（維普）（1989至今）：中文科技期刊數(shù)據(jù)庫涵蓋自然科學(xué)、工程技術(shù)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥衛(wèi)生、經(jīng)濟(jì)、教育和圖書情報等學(xué)科的8000余種中文期刊數(shù)據(jù)資源，包含了1989年至今的

4、8000余種期刊刊載的1370余萬篇文獻(xiàn)，并以每年150萬篇的速度遞，且全面解決了文摘版收錄量巨大但索取原文繁瑣的問題。 2.中國學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)出版總庫（CNKI）（1981至今）：中國學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)出版總庫是由清華大學(xué)學(xué)術(shù)期刊電子雜志社和清華同方知網(wǎng)技術(shù)有限公司承擔(dān)的中國學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)出版總庫，是國家“十一五”重大網(wǎng)絡(luò)出版工程中國學(xué)術(shù)文獻(xiàn)網(wǎng)絡(luò)出版總庫的最重要組成部分，其“雛形”是清華大學(xué)于1995年創(chuàng)辦的中國學(xué)術(shù)期刊(光盤版)和在1999年全文上網(wǎng)的中國學(xué)術(shù)期刊全文數(shù)據(jù)庫。經(jīng)過十余年的發(fā)展，今天的中國學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)出版總庫已經(jīng)脫胎換骨，截至2006年9月30日，已收錄期刊總數(shù)7556種，其中學(xué)術(shù)類期

5、刊6624種，核心期刊、重要評價性數(shù)據(jù)庫來源期刊收全率為99%，文獻(xiàn)收全率為99.9%，總文獻(xiàn)量達(dá)2100多萬篇。目前，其網(wǎng)絡(luò)出版時間相對各刊物紙制出版時間滯后平均不超過兩個月，日均新增文獻(xiàn)逾萬篇。 3. 萬方數(shù)據(jù)庫（1988至今）：萬方數(shù)據(jù)庫是由萬方數(shù)據(jù)公司開發(fā)的，涵蓋期刊，會議紀(jì)要，論文，學(xué)術(shù)成果，學(xué)術(shù)會議論文的大型網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫。也是和中國知網(wǎng)齊名的中國專業(yè)的學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫。開發(fā)公司萬方數(shù)據(jù)股份有限公司是國內(nèi)第一家以信息服務(wù)為核心的股份制高新技術(shù)企業(yè)，是在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，集信息資源產(chǎn)品、信息增值服務(wù)和信息處理方案為一體的綜合信息服務(wù)商。 4. 語種選擇：中文、英文4、 中英文檢索式中文檢索式：1.“

6、GA”與“多重時滯”2.“GA”與“碳分過程”3.“多重時滯”與“碳分過程”4.“多重時滯”或“碳分過程”英文檢索式：1. “GA”and“Multiple delays”2. “GA”and“Carbon process”3. “Multiple delays”and“Carbon process”4. “Multiple delays”or“Carbon process”5、 參考資源和檢索工具中國國家知識產(chǎn)權(quán)局、中國專利信息網(wǎng)、美國(專利與商標(biāo)局PTO)專利數(shù)據(jù)、歐洲專利數(shù)據(jù)庫、CNKI中國優(yōu)秀碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫、CNKI中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫、 中國學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫（萬方）、

7、中國學(xué)術(shù)會議論文全文數(shù)據(jù)庫(萬方)、CNKI中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫、國家科技成果網(wǎng)、美國商務(wù)部國家技術(shù)情報服務(wù)局、中國標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)網(wǎng)、中國標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)、國際標(biāo)準(zhǔn)化組織（ISO）等。六、文獻(xiàn)檢索1. 中外文數(shù)據(jù)庫（1）文獻(xiàn)的檢索結(jié)果：檢索到的文獻(xiàn)的具體信息：（2） 文獻(xiàn)的檢索結(jié)果：檢索到的文獻(xiàn)的具體信息：（3） 文獻(xiàn)的檢結(jié)果：檢索到的文獻(xiàn)的具體信息：2. 中外專利庫文獻(xiàn)的檢索結(jié)果：檢索到的文獻(xiàn)的具體信息：3. 中外標(biāo)準(zhǔn)庫文獻(xiàn)的檢索結(jié)果：7、 分析檢索結(jié)果課題：基于GA的多重時滯辨識方法研究及其在碳分過程中的應(yīng)用的核心研究人員是謝永芳，他是中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師。 1993、1996

8、和1999年畢業(yè)于中南工業(yè)大學(xué)（現(xiàn)中南大學(xué)）自動控制工程系，分別獲得工學(xué)學(xué)士、碩士和博士學(xué)位；1999年至2003年在日本東京國際情報科學(xué)研究所、PToPA研究所作為訪問學(xué)者進(jìn)行合作研究。2003.7作為引進(jìn)人才在中南大學(xué)從事教學(xué)和科研工作，并被聘為副教授，2008年被聘為教授、博士生指導(dǎo)教師。主持和參加了國家863計劃、國家自然科學(xué)基金、博士點基金、國家發(fā)改委重點技術(shù)開發(fā)專項及廠校合作等20項目的研究和開發(fā)；獲國家科技進(jìn)步二等獎2項，省部級科技進(jìn)步一等獎1項、二等獎5項；發(fā)表論文40多篇。2007年入選教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計劃和湖南省高校青年骨干教師培養(yǎng)對象。該課題研究的是在長流程生產(chǎn)過

9、程中,由于多重大時滯特性的存在,使得系統(tǒng)輸出量不能及時反映系統(tǒng)輸入設(shè)定值和控制信號的變化。即使調(diào)節(jié)器和調(diào)節(jié)機構(gòu)沒有時間延遲,也需要經(jīng)過生產(chǎn)過程具有的多重純滯后時間以后,才引起被調(diào)量變化,使之受到控制。由于調(diào)節(jié)作用不及時,導(dǎo)致系統(tǒng)輸出超調(diào)量大、調(diào)節(jié)時間長、系統(tǒng)過渡過程品質(zhì)變壞、運行穩(wěn)定性降低,直接影響到控制系統(tǒng)品質(zhì)和產(chǎn)品質(zhì)量,造成能源與資源浪費。所以,多重時滯辨識方法研究是長流程生產(chǎn)過程多重大時滯控制系統(tǒng)的重要研究方向。遺傳算法(GA)是一種基于生物進(jìn)化理論的優(yōu)化方法,具有并行性、且對尋優(yōu)函數(shù)的連續(xù)性和可微性沒有嚴(yán)格的要求。論文將其應(yīng)用于長流程生產(chǎn)過程多重時滯參數(shù)辨識,利用GA個體編碼和目標(biāo)函數(shù)

10、設(shè)計的特點,將多重時滯辨識問題轉(zhuǎn)化為最優(yōu)化搜索問題,基于生產(chǎn)過程輸入輸出數(shù)據(jù),在時滯參數(shù)可行解空間對未知時滯參數(shù)進(jìn)行高效并行搜索,獲得時滯參數(shù)的最優(yōu)估計。并通過MATLAB仿真,研究了GA操作參數(shù)對時滯辨識精度和時間復(fù)雜度的影響。在深入了解氧化鋁生產(chǎn)連續(xù)碳酸化分解過程反應(yīng)機理和工藝特點的基礎(chǔ)上,建立了連續(xù)碳分過程各槽CO2氣體通入量與各槽分解率之間的動態(tài)數(shù)學(xué)模型。針對連續(xù)碳分過程多重大時滯特性,將提出的基于GA的多重大時滯辨識方法應(yīng)用于動態(tài)模型未知時滯參數(shù)辨識,并通過現(xiàn)場采集的輸入輸出數(shù)據(jù),驗證了辨識結(jié)果的正確性。八、再次檢索通過檢索的結(jié)果，可以看出，本次所選的檢索式還算合理得出結(jié)果數(shù)目較少，

11、在中外標(biāo)準(zhǔn)均檢索不出所需要的文獻(xiàn)，但是中文數(shù)據(jù)庫以及中外專利數(shù)據(jù)庫檢索得出的結(jié)果數(shù)過少，所以擴(kuò)大范圍在進(jìn)行一次中文數(shù)據(jù)庫的檢索。 檢索式：1. “多重時滯”與“碳分過程”2. “ 碳分過程”或“碳分過程”3.“Multiple delays”and“Carbon process”4.“Multiple delays”or“Carbon process”文獻(xiàn)檢索的結(jié)果：檢索到的文獻(xiàn)的具體信息：9、 檢索結(jié)果文獻(xiàn)（1）：【篇名】：基于GA的多重時滯辨識方法研究及其在碳分過程中的應(yīng)用【作者】：張靜.【刊名】：中南大學(xué)碩士學(xué)位論文【機構(gòu)】：中南大學(xué)！長沙：.【關(guān)鍵字】：多重時滯辨識； 遺傳算法； 連續(xù)

12、碳酸化分解； 動態(tài)模型； 【摘要】：在長流程生產(chǎn)過程中,由于多重大時滯特性的存在,使得系統(tǒng)輸出量不能及時反映系統(tǒng)輸入設(shè)定值和控制信號的變化。即使調(diào)節(jié)器和調(diào)節(jié)機構(gòu)沒有時間延遲,也需要經(jīng)過生產(chǎn)過程具有的多重純滯后時間以后,才引起被調(diào)量變化,使之受到控制。由于調(diào)節(jié)作用不及時,導(dǎo)致系統(tǒng)輸出超調(diào)量大、調(diào)節(jié)時間長、系統(tǒng)過渡過程品質(zhì)變壞、運行穩(wěn)定性降低,直接影響到控制系統(tǒng)品質(zhì)和產(chǎn)品質(zhì)量,造成能源與資源浪費。所以,多重時滯辨識方法研究是長流程生產(chǎn)過程多重大時滯控制系統(tǒng)的重要研究方向。遺傳算法(GA)是一種基于生物進(jìn)化理論的優(yōu)化方法,具有并行性、且對尋優(yōu)函數(shù)的連續(xù)性和可微性沒有嚴(yán)格的要求。論文將其應(yīng)用于長流程生

13、產(chǎn)過程多重時滯參數(shù)辨識,利用GA個體編碼和目標(biāo)函數(shù)設(shè)計的特點,將多重時滯辨識問題轉(zhuǎn)化為最優(yōu)化搜索問題,基于生產(chǎn)過程輸入輸出數(shù)據(jù),在時滯參數(shù)可行解空間對未知時滯參數(shù)進(jìn)行高效并行搜索,獲得時滯參數(shù)的最優(yōu)估計。并通過MATLAB仿真,研究了GA操作參數(shù)對時滯辨識精度和時間復(fù)雜度的影響。在深入了解氧化鋁生產(chǎn)連續(xù)碳酸化分解過程反應(yīng)機理和工藝特點的基礎(chǔ)上,建立了連續(xù)碳分過程各槽CO2氣體通入量與各槽分解率之間的動態(tài)數(shù)學(xué)模型。針對連續(xù)碳分過程多重大時滯特性,將提出的基于GA的多重大時滯辨識方法應(yīng)用于動態(tài)模型未知時滯參數(shù)辨識,并通過現(xiàn)場采集的輸入輸出數(shù)據(jù),驗證了辨識結(jié)果的正確性。文獻(xiàn)（2）：【篇名】：基于改進(jìn)

14、GA的多重時滯辨識方法研究【作者】：謝永芳； 張靜； 黃燦； 陽春華；【刊名】：中國科技論文【機構(gòu)】：中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院！長沙：.【關(guān)鍵字】：多重時滯； 參數(shù)辨識； 改進(jìn)遺傳算法；【摘要】：針對復(fù)雜工業(yè)過程多重時滯辨識的難題,提出一種改進(jìn)的遺傳算法,采用精英保留、擇優(yōu)交叉、大變異等策略,將其應(yīng)用于多重時滯辨識,獲得多個時滯的最優(yōu)估計。仿真結(jié)果表明基于改進(jìn)GA的多重時滯辨識方法具有辨識結(jié)果更準(zhǔn)確,收斂速度快的優(yōu)點。文獻(xiàn)（3）：【篇名】：氧化鋁連續(xù)碳酸化分解過程多重大時滯系統(tǒng)控制若干問題研究【作者】：黃燦【刊名】：中南大學(xué)博士學(xué)位論文【機構(gòu)】：中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院！長沙：.【關(guān)鍵字】

15、：連續(xù)碳酸化分解過程； 多重大時滯系統(tǒng)； 多重時滯動態(tài)反應(yīng)模型； 解耦Smith控制； 多重時滯參數(shù)辨識； 時間對應(yīng)參數(shù)自調(diào)整控制； 工藝指標(biāo)分解； 【摘要】： 氧化鋁連續(xù)碳酸化分解過程(簡稱碳分過程)由六個分解槽串聯(lián)組成,通過控制各槽的二氧化碳?xì)怏w通入量,實現(xiàn)末槽的分解率要求,以生產(chǎn)出滿足一定質(zhì)量指標(biāo)的氫氧化鋁。由于六個分解槽地域跨度大,每個槽控制點到末槽的距離不同,物料傳質(zhì)所需的時間不同,導(dǎo)致每個槽控制量輸出到末槽分解率改變需要幾十分鐘甚至數(shù)個小時,時間長且各不相同,呈現(xiàn)出多重大時滯特性。多重大時滯的存在,造成末槽分解率信息無法實時準(zhǔn)確的反饋給控制器,難以實現(xiàn)生產(chǎn)指標(biāo)的閉環(huán)控制。并且多個控

16、制點的設(shè)置形成多個回路,不同控制回路間存在關(guān)聯(lián)耦合。當(dāng)?shù)V源改變或外界干擾引起生產(chǎn)過程穩(wěn)態(tài)工作點改變時,由工人調(diào)節(jié)到新的穩(wěn)態(tài)工作點需較長時間。長時間的工礦不穩(wěn)造成生產(chǎn)指標(biāo)波動大,產(chǎn)品質(zhì)量不合格。因此,研究碳分過程的解耦控制、時滯參數(shù)辨識、時間對應(yīng)參數(shù)自調(diào)整控制方法等問題,對企業(yè)增產(chǎn)增效,提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益具有重要意義。論文在深入分析碳分過程工藝和反應(yīng)機理的基礎(chǔ)上,建立了碳分過程多重時滯動態(tài)模型,提出了一種多變量時滯過程的解耦Smith控制方法,基于改進(jìn)互相關(guān)函數(shù)和基于時效關(guān)聯(lián)分析矩陣的多重時滯參數(shù)辨識方法。在此基礎(chǔ)上,針對多重大時滯系統(tǒng)難以閉環(huán)穩(wěn)定控制的問題,提出了時間對應(yīng)參數(shù)自調(diào)整控制方法和基于

17、工藝指標(biāo)分解的分散控制策略,并將其應(yīng)用到碳分過程實際生產(chǎn)中,取得了較好的效果。論文主要研究工作及創(chuàng)新性成果如下：(1)建立了碳分過程的多重時滯動態(tài)反應(yīng)模型。在分析碳分過程運行機理和生產(chǎn)工藝的基礎(chǔ)上,根據(jù)工業(yè)過程中連續(xù)攪拌反應(yīng)釜的建模方法,基于物料平衡原理建立碳分過程的動態(tài)模型,該模型體現(xiàn)了碳分過程關(guān)聯(lián)、多重時滯、非線性的特點。(2)針對實際工業(yè)生產(chǎn)中常見的多輸入多輸出時滯系統(tǒng),用傳遞函數(shù)矩陣表示輸入、輸出之間的耦合關(guān)系,提出一種基于伴隨矩陣的解耦器設(shè)計方法。通過對解耦后對象的幅頻和相頻特性分析,獲得對象的簡化一階數(shù)學(xué)模型。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合Smith預(yù)估控制結(jié)構(gòu)閉環(huán)特征方程的特點,提出基于But

18、terworth濾波器極點配置原理的PI控制器設(shè)計方法?？紤]被控過程參數(shù)和執(zhí)行機構(gòu)等不確定性,分析了系統(tǒng)保證魯棒穩(wěn)定性的充要條件。最后通過仿真驗證了所提方法的有效性并分析了該方法應(yīng)用于碳分過程的可行性。(3)為了解決碳分過程的多重時滯辨識難題,分別提出了基于改進(jìn)互相關(guān)函數(shù)和基于時效關(guān)聯(lián)分析矩陣的多重時滯參數(shù)辨識方法。對于工業(yè)過程中受控制信號影響的多個變量,選擇一個參考變量,考慮其它各變量和參考變量之間的相關(guān)性,基于有固定采樣周期的工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù),通過計算兩個變量的數(shù)據(jù)組在不同相對時延對應(yīng)的互相關(guān)矩陣的奇異值,其最大奇異值對應(yīng)的相對時延即為所求時滯。另一方面,從多重時滯序列的角度出發(fā),考慮由多個變

19、量之間的不同時滯組成的時滯序列對應(yīng)的數(shù)據(jù)矩陣,定義時效關(guān)聯(lián)分析矩陣,并用其H。范數(shù)定量地描述數(shù)據(jù)矩陣內(nèi)部的關(guān)聯(lián)關(guān)系,其最大H范數(shù)對應(yīng)的時滯序列即為所求多重時滯。比較分析兩種多重時滯辨識方法,將其分別應(yīng)用于碳分過程多重時滯辨識,在此基礎(chǔ)上計算了碳分過程模型參數(shù)并校驗了時滯辨識結(jié)果。(4)針對大時滯系統(tǒng)閉環(huán)穩(wěn)定控制困難的問題,提出了一種時間對應(yīng)參數(shù)自調(diào)整控制策略。首先討論了幾類傳統(tǒng)方法對滯后時間長達(dá)幾十分鐘系統(tǒng)的控制效果,分析其難以閉環(huán)穩(wěn)定控制的根本原因是時滯很大導(dǎo)致控制量和輸出反饋量在時間上嚴(yán)重不對應(yīng)。通過引入大時滯系統(tǒng)的脈沖響應(yīng)等效系統(tǒng),協(xié)調(diào)控制量和反饋量間正確的時間對應(yīng)關(guān)系,再用脈沖響應(yīng)等效

20、系統(tǒng)的輸出反饋量和設(shè)定值之間的偏差修正脈沖響應(yīng)系數(shù)和PID控制器參數(shù)以實現(xiàn)在線調(diào)整。最后分析了該控制方法的穩(wěn)定性并仿真對比證明了所提方法的優(yōu)越性。(5)針對碳分過程多重大時滯系統(tǒng)的控制問題,提出了基于工藝指標(biāo)分解的分散控制策略。將末槽分解率工藝指標(biāo)分解為各槽的分解率梯度,以二氧化碳?xì)怏w通入量為優(yōu)化目標(biāo),采用遺傳算法求解動態(tài)約束優(yōu)化問題以獲得分解率梯度優(yōu)化設(shè)定值,從而將碳分過程多重大時滯系統(tǒng)控制分解為每個槽的大時滯對象控制。運用時間對應(yīng)參數(shù)自調(diào)整控制方法對碳分過程各槽大時滯系統(tǒng)進(jìn)行分散控制,仿真和工業(yè)應(yīng)用結(jié)果表明所提方法能較好地解決碳分過程的控制問題。文獻(xiàn)（4）：文獻(xiàn)篇名：Improving t

21、he reliability of heuristic multiple fault diagnosis via the EC-based Genetic Algorithm譯：通過電子商務(wù)中基于遺傳算法的改進(jìn)啟發(fā)式多故障診斷的可靠性著者姓名：Walter D. Potter, John A. Miller, Bruce E. Tonn, Ravi V. Gandham, Chito N. Lapena 著者單位及地址：1. Artificial Intelligence Programs, Department of Computer Science, GSRC 111, Universit

22、y of Georgia, 30602, Athens, GA 2. Artificial Intelligence Programs, Department of Computer Science, University of Georgia, 30602, Athens, GA 3. Oak Ridge National Laboratory, UK 4. Department of Computer Science, University of Georgia, 30602, Athens, GA 5. Artificial Intelligence Programs, Universi

23、ty of Georgia, 30602, Athens, GA 期刊名稱：Applied Intelligence 卷號：Volume 2期號：Issue 1頁碼： pp 5-23文摘：Engineered Conditioning (EC) is a Genetic Algorithm operator that works together with the typical genetic algorithm operators: mate selection, crossover, and mutation, in order to improve convergence toward

24、 an optimal multiple fault diagnosis. 文獻(xiàn)（5）：文獻(xiàn)篇名：Genetic Algorithm Design Inspired by Organizational Theory: Pilot Study of a Dependency Structure Matrix Driven Genetic Algorithm譯：遺傳算法的設(shè)計靈感來自組織理論：遺傳算法驅(qū)動的依賴結(jié)構(gòu)矩陣的初步研究著者：Tian-Li Yu, David E. Goldberg, Ali Yassine, Ying-Ping Chen 書名：Genetic and Evolution

25、ary Computation GECCO 2003 譯：遺傳與進(jìn)化計算-壁虎2003出版社： Springer Berlin Heidelberg Copyright Holder ，Springer-Verlag Berlin Heidelberg Additional Links ISBN:978-3-540-40603-7 ， 978-3-540-45110-5 出版時間：2003年文摘：This study proposes a dependency structure matrix driven genetic algorithm (DSMDGA) which utilizes t

26、he dependency structure matrix (DSM) clustering to extract building block (BB) information and use the information to accomplish BB-wise crossover. Three cases: tight, loose, and random linkage, are tested on both a DSMDGA and a simple genetic algorithm (SGA). Experiments showed that the DSMDGA is a

27、ble to correctly identify BBS and outperforms a SGA. 文獻(xiàn)（6）：文獻(xiàn)篇名：Inferring gene regulatory networks with time delays using a genetic algorithm. 1.譯：推斷基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的延遲時間使用遺傳算法。著者姓名：Wu, F.-X.1 faw341mail.usask.caPoirier, G. G.1Zhang, W. J.2著者單位及地址：1Health and Environment Unit,CHUL Research Center Ste-Foy, 270

28、5 Boul. Laurier, Quebec,G1V4G2,CANADA.2Division of Biomedical Engineering University of Saskatchewan Saskatoon Saskatchewan, S7N 5A9, CANADA.期刊名稱：IEE Proceedings - Systems Biology卷號：Vol. 152 期號：Issue 2頁碼： p67-74. 8p. 文摘：Recently a state-space model with time delays for inferring gene regulatory netw

29、orks was proposed.文獻(xiàn)（7）：【篇名】：基于改進(jìn)互相關(guān)函數(shù)的氧化鋁碳分過程多重時滯辨識【作者】：黃燦； 桂衛(wèi)華； 謝永芳； 陽春華； 【刊名】：中國有色金屬學(xué)報【機構(gòu)】：中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院！長沙：.【關(guān)鍵字】：互相關(guān)函數(shù)； 多重時滯； 辨識； 碳分過程； 【摘要】：為了解決復(fù)雜工業(yè)生產(chǎn)過程多重時滯辨識難題,提出一種基于改進(jìn)互相關(guān)函數(shù)的多重時滯辨識方法。對于工業(yè)過程中多個受控制信號作用的過程變量,確定一個參考變量,分別考慮其他各變量和參考變量之間的相關(guān)性,選擇變量某個時間段內(nèi)的一組數(shù)據(jù)作為辨識對象,通過計算兩個變量的數(shù)據(jù)組在不同相對時間延遲對應(yīng)的互相關(guān)矩陣,比較互相關(guān)矩

30、陣的奇異值,其最大奇異值對應(yīng)的滯后時間,即為所要辨識的時滯。將所提方法應(yīng)用于某鋁廠連續(xù)碳分過程多重時滯的辨識,基于工業(yè)現(xiàn)場采集的生產(chǎn)數(shù)據(jù),分析變量間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,辨識出多重時滯,然后將辨識所得的時滯代入碳分過程模型。結(jié)果表明:計算值和實測值的最大平均相對誤差僅為3.23%,驗證了所提方法辨識多重時滯的有效性。 文獻(xiàn)（8）：【篇名】：連續(xù)碳酸化分解過程操作參數(shù)優(yōu)化【作者】： 胡友； 謝永芳； 【刊名】：有色冶金設(shè)計與研究【機構(gòu)】：中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院！長沙：.【關(guān)鍵字】：連續(xù)碳酸化分解； 分解率梯度； 主成分分析； 操作參數(shù)優(yōu)化； 【摘要】：分解率梯度是鋁酸鈉溶液碳酸化分解過程中的重要工藝指

31、標(biāo),對產(chǎn)品質(zhì)量和產(chǎn)量有直接的影響,必須對操作參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)定,保證分解率梯度達(dá)到要求。在深入分析碳分過程機理的基礎(chǔ)上,基于現(xiàn)場檢測數(shù)據(jù),綜合考慮影響分解率的因素,應(yīng)用主成分分析法(PCA)對影響因素進(jìn)行降維處理,采用神經(jīng)y網(wǎng)絡(luò)建立了分解率梯度模型,提高了模型的精度和泛化能力。通過調(diào)整影響分解率的操作參數(shù),使中間槽分解率滿足約束范圍,末槽分解率達(dá)到最大值。采用遺傳算法獲取操作參數(shù)的優(yōu)化設(shè)定值。 更多還原文獻(xiàn)（9）：【篇名】：氧化鋁碳分過程多重時滯非線性分散魯棒控制方法與應(yīng)用研究【作者】： 鄧燕妮【刊名】：中南大學(xué)博士學(xué)位論文【機構(gòu)】：中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院！長沙：.【關(guān)鍵字】：氧化鋁連續(xù)碳酸

32、化分解； T-S模糊模型； 非線性大系統(tǒng)； 多重時滯； H_分散魯棒控制； 【摘要】： 在燒結(jié)法氧化鋁生產(chǎn)過程中,連續(xù)碳酸化分解過程(簡稱碳分過程)是非常重要的承前啟后的生產(chǎn)過程。它由上游脫硅工序的鋁酸鈉溶液和二氧化碳?xì)怏w進(jìn)行化合反應(yīng),生產(chǎn)出滿足一定質(zhì)量指標(biāo)的氫氧化鋁,并提供合格的母液。碳分過程由六個分解槽串聯(lián)組成,是具有氣、液、固三相參加的多相化學(xué)反應(yīng),涉及傳質(zhì)、傳熱和流體力學(xué)的復(fù)雜冶煉過程,具有多變量、非線性、強耦合、大慣性、大滯后的特點,且由上游工序提供的鋁酸鈉溶液濃度和二氧化碳?xì)怏w濃度的變化具有不確定性,溫度、反應(yīng)釜的液位等對碳分存在擾動。論文在對碳分過程進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)上,建立了此

33、過程多重關(guān)聯(lián)時滯非線性狀態(tài)空間模型及其T-S模糊模型,論證了碳分過程的T-S模糊模型與其多重關(guān)聯(lián)時滯非線性模型的等價性。提出了基于T-S模糊模型多重關(guān)聯(lián)時滯非線性大系統(tǒng)分散魯棒H_狀態(tài)反饋跟蹤控制以及分散狀態(tài)觀測器設(shè)計方法,開發(fā)了氧化鋁連續(xù)碳酸化分解過程基于T-S模糊模型的控制工程應(yīng)用平臺。論文的主要研究成果和創(chuàng)新性如下:(1)建立了碳分過程的多重關(guān)聯(lián)時滯非線性模型。在深入分析碳分過程運行機理及其生產(chǎn)工藝的基礎(chǔ)上,研究了碳分過程的建模方法,構(gòu)造了碳分過程的關(guān)聯(lián)連續(xù)攪拌槽式反應(yīng)器(Interaction Continuous Stirred-Tank Reactor,ICSTR)模型,基于物質(zhì)平

34、衡原理推導(dǎo)了碳分過程的動態(tài)微分方程,推導(dǎo)出碳分過程輸入輸出關(guān)系的多重關(guān)聯(lián)時滯非線性狀態(tài)空間方程,并通過數(shù)值仿真,證明了該模型的有效性。(2)論證了碳分過程的T-S模糊模型與其多重關(guān)聯(lián)時滯非線性模型的等價性。給出了氧化鋁碳酸化分解系統(tǒng)T-S模糊模型,采用線性模型描述非線性系統(tǒng)在不同狀態(tài)空間區(qū)域內(nèi)局部線性的動態(tài)特性,通過非線性隸屬度函數(shù)和線性模型混合描述整個系統(tǒng)的非線性動態(tài)特性。(3)針對多重關(guān)聯(lián)時滯非線性大系統(tǒng),基于T-S模糊模型提出了對其進(jìn)行穩(wěn)定性分析的方法及穩(wěn)定判據(jù),給出了基于T-S模糊模型的多重關(guān)聯(lián)時滯非線性大系統(tǒng)分散魯棒H_狀態(tài)反饋跟蹤控制及分散狀態(tài)觀測器設(shè)計方法,結(jié)合碳分過程的模型進(jìn)行

35、了仿真,驗證所提出方法的有效性。(4)提出了多重關(guān)聯(lián)時滯非線性大系統(tǒng)基于T-S模糊模型的分散輸出反饋控制策略,理論分析并推導(dǎo)出了基于T-S模糊模型多重關(guān)聯(lián)時滯非線性大系統(tǒng)分散輸出反饋控制器的存在條件及設(shè)計方法。(5)針對氧化鋁連續(xù)碳酸化分解過程,設(shè)計了控制系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu),開發(fā)了碳分過程控制系統(tǒng)軟件,形成了基于T-S模糊模型的控制軟件平臺;并在該平臺上進(jìn)行了仿真及運行結(jié)果分析,驗證了所提出的基于T-S模糊模型的碳分過程多重關(guān)聯(lián)時滯非線性分散魯棒控制方法的有效性。文獻(xiàn)（10）：【篇名】：氧化鋁生產(chǎn)碳酸化分解過程操作參數(shù)優(yōu)化設(shè)定及控制策略研究【作者】：胡友【刊名】：中南大學(xué)碩士學(xué)位論文【機構(gòu)】：中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院！長沙：.【關(guān)鍵字】：連續(xù)碳酸化分解； 分解率梯度； 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型； 操作參數(shù)優(yōu)化； 專家控制； 【摘要】： 在燒結(jié)法生產(chǎn)氧化鋁過程中,鋁酸鈉溶液碳酸化分解(簡稱碳分)是生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵生產(chǎn)工序之一,經(jīng)過上游脫硅工序后的鋁酸鈉溶液與輸入的二氧化碳進(jìn)行化學(xué)反應(yīng),生產(chǎn)出滿足質(zhì)量指標(biāo)的氫氧化鋁。碳分過程是氣、液、固三相化學(xué)反應(yīng)過程,具有多變量、非線性、強耦合、大慣性和大滯后的特點。碳分過程生產(chǎn)設(shè)備每組由六個反應(yīng)槽組成,各槽的分解率逐漸增大,形成分解率梯度。它是重要的工藝指標(biāo),必須對操作參數(shù)