摘要：传统基于典型变量分析的过程监控方法无法判断故障是否影响产品质量.为此,本文提出一种基于动态输入输出典型变量分析(Dynamic input-output canonical variate analysis,DIOCVA)的过程监控方法.该方法利用典型变量分析提取数据之间的相关性,并进一步考虑方差信息和时序相关性,将过程数据和质量数据映射到5个子空间:输入输出相关子空间,不相关输入主元子空间,不相关输入残差子空间,不相关输出主元子空间和不相关输出残差子空间.所提方法能够精细区分影响质量的过程故障和不影响质量的过程故障.以Tennessee Eastman过程为例对所提方法的有效性进行了验证.

摘要：通过对饱和粘性土的含水量与次固结系数的关系进行分析、对比,论述了饱和粘性土的次固结系数随着含水量的增加,基本呈线性变化的特点,并建立了饱和粘性土次固结系数与含水量的相关公式。为指导、分析与验证固结试验结果,从多角度保证试验的准确性提供了一个方法;为工程设计与使用参数的获取提供更多的途径。

摘要：为保证过程零稳态误差,过程控制器通常包含积分环节。为了考虑积分作用,针对无穷时域MPC目标函数,采用控制增量代替控制量设计LQG(Linear Quadratic Gaussian)控制器,提出一种基于子空间的LQG基准计算方法用于MPC性能分析。该方法利用过程闭环运行数据和子空间辨识算法估计子空间矩阵和噪声方差,进而求取最优LQG基准方差。在Wood-Berry二元精馏塔上的仿真验证了所提方法的有效性。

摘要：传统统计局部核主元分析(statistical local kernel principal component analysis, SLKPCA)在构造改进残差时未考虑样本的差异性,使得故障样本信息易于被其他样本所掩盖,针对该问题,提出一种基于加权统计局部核主元分析(weighted statistical local kernel principal component analysis, WSLKPCA)的非线性化工过程微小故障诊断方法。该方法首先利用KPCA获取过程的得分向量和特征值并构建初始残差。然后设计了一种基于测试样本与训练样本之间距离的加权策略构建加权改进残差,对含有较强微小故障信息的样本赋予较大权值,以增强故障样本的影响。最后,采用基于测量变量与监控统计量之间的加权互信息构建贡献图以识别故障源变量。在连续搅拌反应釜和田纳西伊斯曼(Tennessee Eastman, TE)化工过程上的仿真结果表明,所提方法具有良好的微小故障检测与识别性能。

摘要：传统核主元分析法(KPCA)是一种广泛应用的非线性化工过程故障检测方法,但是其未充分利用过程数据的概率分布信息,往往难以有效检测过程中的微小故障。针对传统KPCA方法的局限性,本文提出了一种基于加权概率相关核主元分析(WPRKPCA)的非线性化工过程微小故障检测方法。与传统KPCA方法监控核成分的变化不同,该方法利用Kullback Leibler散度(KLD)度量核成分的概率分布变化,进而建立基于KLD成分的统计监控模型,以充分挖掘过程数据所包含的概率信息。进一步考虑到不同KLD成分承载故障信息的差异性,该方法设计了一种基于核密度估计的指数加权策略,根据KLD成分描述故障信息程度的差异分配相应的权值,以加强监控模型对微小故障检测的灵敏性。在一个数值例子和连续搅拌反应器(CSTR)系统上的仿真结果表明,本文所提方法具有比传统KPCA方法更好的微小故障检测性能。

摘要：丘陵山地建设工程,往往会涉及高开挖和高回填问题,为保证场地的稳定性和建筑物的安全,高回填边坡的加固措施一般采用挡土墙。本实例工程结合场地地形地质条件,及工程需要采取了多种结构和构造措施,来满足稳定支护的效果,进行了具自身特点的挡土墙设计。

摘要：通过对室内固结试验相关参数的设定,模拟地基土承载变形试验,根据固结试验的压力-变形关系,计算地基土的基床系数,并通过相应的换算求取土的基准基床系数。从而实现基准基床系数的批量测定,解决现场试验条件和经费的限制的问题,提供更多的试验数据,为工程设计使用。

摘要：针对间歇过程数据的多阶段特性及复杂非线性特性,提出一种基于多阶段多核支持向量数据描述(MPMK-SVDD)的间歇过程故障检测方法。为充分挖掘间歇过程数据的多阶段信息,首先提出一种基于互信息相似矩阵的改进谱聚类方法,解决间歇过程数据集的多阶段划分问题。进一步考虑到单一核函数难以充分描述过程数据的复杂非线性问题,设计一种基于多重核函数和核参数的SVDD监控模型,并通过贝叶斯推理构造全局监测统计量,以实现过程故障的有效监控。以青霉素发酵过程为仿真研究对象,验证方法的有效性。结果表明,提出的方法比传统的SVDD方法能更有效地检测过程故障,具有更高的故障检出率。

摘要：通过对某海岛渔港边坡崩塌坠石应急治理的案例分析,总结了应对地质灾害应急治理的程序与方法。通过现场调查、计算分析边坡的稳定性,判定边坡近期的稳定情况及可能发生的灾害及危害程度,因地置宜地进行应急治理方案设计与施工。对类似工程的灾害应急治理有重要的指导与借鉴作用。

摘要：基于主元分析的旋转森林没有考虑特征的时序相关性,为此,提出一种基于核典型旋转森林的故障诊断方法,以提高非线性动态过程的故障诊断精度。所提方法通过未知非线性映射将随机森林特征投影到高维线性再生核Hilbert空间,利用典型变量分析提取变量的动态相关信息,得到不相关特征。采用核函数解决非线性映射未知的问题,为了避免传统核典型变量分析存在的核矩阵奇异问题,该研究在核主元空间提取典型变量,以训练决策树。该方法考虑了随机森林特征的非线性相关性和动态相关性,增加了决策树之间的差异性,有助于提高故障诊断精度。以田纳西-伊斯曼过程为例对所提方法的有效性进行了验证。