推荐5篇关于软测量的计算机专业论文

今天分享的是关于软测量的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到软测量等主题,本文能够帮助到你

乙烯能效评估方法与仓储信息管理系统的实现

这是一篇关于智能制造,软测量,能效,SSM,仓储信息管理系统的论文, 主要内容为当今,以互联网创新应用为标志的新一代信息技术正在成为经济发展的新动能,以大数据和人工智能技术引领的数字经济正在改变着传统经济模式。2018年以来,国家相关扶持政策的出台,加上制造业智能化进程的推进,我国制造产业逐渐向智能制造方向转型。石化行业作为制造业的重要组成部分,普遍存在生产能耗高、资源管理模式落后、信息管理分散等问题。为此,本文在课题组完成的石化企业生产和运营管理一体化平台框架下,具体针对乙烯能效监测评估方法和仓储信息管理系统两部分内容开展研究,主要工作概括如下:(1)通过对某石化企业的实地调研,总结出该企业乙烯能效监测与评估和仓储信息管理目前存在的问题和技术需求,以课题组完成的石化企业生产和运营管理一体化平台为基础,提出了乙烯能效评估和仓储信息管理功能集成框架,为平台功能完善奠定了基础。(2)乙烯能效评估方法:乙烯裂解炉是石化行业能耗最高的装置之一,为了实现节能降耗、提高能源利用率,对裂解炉能源供给和产出进行分析,提出了单位能耗双烯收率的能耗指标。通过机理分析和皮尔逊相关系数对变量进行筛选,建立了基于工况划分的GA-LSSVM的单位能耗双烯收率软测量预测模型。在能效水平预测模型的基础上,提出了乙烯裂解炉能效水平优化的控制策略,通过PSO算法优化燃料流量和3.5Mpa蒸汽流量,使单位能耗双烯收率最大,大大提高了乙烯裂解炉的能效水平,提高了企业的经济效益。最后,提出模型和乙烯能效监测与评估系统集成方案,可以实现对乙烯生产过程的能效监控、预测和评估。(3)仓储信息管理系统:针对该石化企业库存管理仍然采用手工统计、工作效率低、统计易出错等问题,在对现有业务流程和功能需求优化基础上,完成了仓储信息管理系统功能设计和模块设计。基于B/S和MVC设计模式,利用SSM和EasyUi框架技术,设计了系统管理、用户管理、库位管理、物料管理、仓库管理、统计分析等六个功能模块,并完成了模块开发和系统功能测试,表明该系统可以大大提升企业的仓储管理效率,解决人工统计易出错的问题,实现了仓储管理的信息化和智能化。

乙烯能效评估方法与仓储信息管理系统的实现

球磨机负荷监测软件平台的设计与开发

这是一篇关于球磨机,负荷监测,软件平台,模块化,软测量的论文, 主要内容为球磨机是矿物加工过程进行物料粉碎的关键设备,而球磨机负荷(包括钢球负荷、矿石负荷以及水负荷)是磨矿过程的重要参数,直接关系到磨矿的效率和能耗。目前应用较多的是通过磨机运行时的振动及磨音等信息,采用软测量方法间接获取负荷值,主要实现方式是将这些方法封装进嵌入式仪表或者开发软件工具包。这些做法存在结构性过强,方法固定、复用率低的问题。为了使研究者可以将重心放在软测量算法的研究上,在通用平台的基础上实验研究各种软测量算法,需要具有模块化结构和软测量算法实验功能的球磨机负荷监测软件平台。本文依托863项目课题“自磨／半自磨球磨机负荷监测技术研究”,进行了基于虚拟仪器技术的球磨机负荷监测系统的设计。本文的主要任务是球磨机负荷监测软件平台的设计与开发。本文的主要研究工作概括如下： 1.构建了基于虚拟仪器技术的球磨机负荷监测系统的架构,搭建PC-DAQ硬件平台结构,将各部分有机的联系与结合起来。以结构清晰和复用性强为目的组织起球磨机负荷监测软件平台的结构。 2.从球磨机负荷软测量需求出发,将软件功能模块化。为了达到易用性和可扩展性的目的,软件平台被划分为用于监测变量获取的信号采集模块、用于数据保存的数据存储模块、用于信号处理的信号预处理模块、用于实现软测量算法的离线建模模块和用于球磨机负荷软测量的在线监测模块。 3.借助Lab VIEW开发工具,依照设计进行了各模块的开发工作。数据采集模块采用DAQmx和DataSocket技术；数据存储模块采用LabSQL实现数据库操作；信号预处理模块将各种处理方法封装成子Ⅵ,利用树形结构和菜单栏管理；离线建模模块将RBF和SVM算法封装成子Ⅵ,并开发调用接口；在线监测模块利用实时数据样本,调用软测量模型运算得到球磨机负荷值。 4.对所研发的球磨机负荷监测软件平台进行了功能测试和系统测试。针对不同的功能模块设计用例并进行测试,并且通过数据采集和离线建模对软件平台功能进行了测试。各功能基本满足设计需求,表明设计的有效性和开发的可行性。

N-乙酰氨基葡萄糖发酵过程软测量与监测系统设计

这是一篇关于N-乙酰氨基葡萄糖,BP神经网络,软测量,监测系统的论文, 主要内容为近年来,N-乙酰氨基葡萄糖(N-acetylglucosamine,Glc NAc)被广泛应用于生物食品、医疗保健、化妆品等领域,需求量逐年增加,市场应用前景广阔。相较于传统化学法,利用微生物发酵的方式生产Glc NAc,可以摆脱对于虾、蟹等原材料的依赖并且对环境污染小,但是目前现有的传感器并不能实现对于Glc NAc含量实时检测,导致工作人员对生产过程中参数调节存在滞后性。针对上述问题,本文基于随机森林、BP神经网络、模糊C均值聚类等算法建立了Glc NAc含量的全局与多阶段软测量模型,并基于云平台技术设计了氨糖发酵过程远程监测系统。以下是主要研究内容:(1)论文首先建立了基于RF-GA-BP算法的Glc NAc含量软测量模型。针对发酵过程特征参数过多的问题,通过随机森林算法平均精确度减少、平均不纯度减少原理对输入特征进行分析,筛选出主要特征;针对神经网络收敛速度慢、易陷入局部最小值的问题,采取遗传算法对神经网络初始权值、阈值进行优化,提高模型精确度与稳定性。仿真结果表明:该模型对发酵生产过程中Glc NAc含量具有良好的预测能力,测试样本预测平均误差低于5%,优于GA-BP模型与传统BP模型。(2)针对氨糖发酵过程多阶段特性,建立了Glc NAc含量多阶段组合模型。引入FCM聚类算法对样本数据进行聚类,采用一种新非欧式距离与遗传算法对传统FCM算法进行优化。利用改进GA-FCM算法将发酵过程划分为三个阶段,再针对各阶段样本分别建立子模型,最后基于改进组合策略,利用多个子模型进行组合预测。仿真结果表明:相比于全局软测量模型,多阶段组合模型在预测精度与训练时间方面都更具优势。(3)为了实现对发酵过程进行远程在线监测,以山东某氨基葡萄糖生产企业发酵车间现有设备为基础,设计了基于云平台的发酵过程远程在线监测系统。系统采用B/S架构开发,针对数据远程传输与软测量模型集成的问题,设计了专用的数据传输与分析软件。目前已实现对发酵过程现场数据实时监测、Glc NAc含量在线预测、历史曲线查询以及参数超限预警等功能。目前,该系统已在山东某氨基葡萄糖生产企业部署运行,结果表明:系统运行稳定,能够帮助使用者远程监测发酵过程中各工作参数及Glc NAc含量变化情况,有利于工作人员对于生产参数的调节,预防生产异常。