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碳纤维原丝纺丝过程的在线监控协同式专家系统
  • ISSN号：1007-7324
  • 期刊名称：石油化工自动化
  • 时间：0
  • 页码：56-59
  • 分类：TP273[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构：[1]东华大学信息科学与技术学院,上海201620, [2]东华大学材料科学与工程学院,上海201620, [3]数字化纺织服装技术教育部工程研究中心,上海201620
  • 相关基金：基金项目：国家自然科学基金重点项目（61134009）;国家自然科学基金（60975059）;教育部高等学校博士学科点专项科研基金（20090075110002）;上海市优秀学术带头人计划项目（11XD1400100）;上海市科学技术委员会重点基础研究项目（10JC1400200）;上海巾科学技术委员会技术标准专项（10DZ0506500）.
  • 相关项目：生物网络启发的高性能PANCF纺丝过程智能模型与协同控制研究
作者： 周强|丁永生|郝矿荣|王华平|
关键词： RBF神经网络, 协同式专家系统, 原丝纺丝, 在线监控, RBF neural network, collaborative expert system, carbon fibers spinning, online optimization
中文摘要：

提出了一种针对碳纤维原丝纺丝过程的在线监控协同式专家系统，以NetCon网络化控制系统为硬件壤础建立碳纤维原丝纺丝在线监测系统，利用RBF神经网络建立原丝性能在线预测模型，同时引入遗传算法，增强该神经网络模型的适应性和学习能力。以上述RBF神经网络模型为基础，建立碳纤维原丝纺丝监控协同式专家系统，对影响碳纤维原丝性能的主要指标因素进行调节和配置。该方法为碳纤维原丝纺丝在线监控提出了一种新的思路，并获得了满意的监控效果。

英文摘要：

A collaborative expert system for online monitoring of carbon fiber spinning process is presented. Carbon fiber spinning online monitoring system is established using NetCon network control system as hardware. Fiber quality prediction model using RBF neural network is built. Genetic algorithm is used to enhance the adaptability of the neural network model and learning ability. The established spinning optimization expert system based on RBF neural network model is used to adjust and configure the main factors influencing carbon fibers quality. The method proposes a new idea in carbon fibers spinning process optimization, and achieves desired result for online optimization of carbon fibers spinning process.

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期刊信息
  • 《石油化工自动化》
  • 主管单位:中国石化集团公司
  • 主办单位:中石化宁波工程有限公司 全国化工自控设计技术中心站
  • 主编：王发兵
  • 地址：上海市徐汇区中山南二路1089号徐汇苑大厦12楼
  • 邮编：200030
  • 邮箱：cacd.snec@sinopc.com
  • 电话：021-64578598
  • 国际标准刊号：ISSN：1007-7324
  • 国内统一刊号：ISSN：62-1132/TE
  • 邮发代号:4-801
  • 获奖情况:
  • 1996年中国石化总公司优秀科技期刊二等奖,1997年全国优秀科技期刊三等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘
  • 被引量:4258