国家科技攻关计划(2002BA901A28)
- 作品数：33 被引量：375H指数：8
- 相关作者：李晓斌郭戈刘丁吴燕翔孙海燕更多>>
- 相关机构：兰州理工大学上海海洋大学西安理工大学更多>>
- 发文基金：国家科技攻关计划国家自然科学基金博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程天文地球理学更多>>
- 焙烧烟气负压的多变量解耦控制被引量：1
- 2009年
- 阳极焙烧烟气负压是一个多变量耦合的控制对象,为实现其精确控制,依据现场实际测得的负压数据,辨识出烟气负压的控制模型,以此模型为初始预测模型,提出了一种多变量预测函数解耦控制算法,对焙烧9个烟道烟气负压进行多变量预测函数解耦控制仿真和实际应用,并与原有PID控制进行了试验比较,表明这种控制方法的控制精度和鲁棒性优于原有的PID控制方法,具有很好的控制效果。
- 李晓斌孙海燕吴燕翔
- 关键词：阳极焙烧
- 基于支持向量机的非线性系统辨识研究被引量：12
- 2006年
- 研究了基于支持向量机的非线性系统辨识方法并进行了仿真试验,用交叉验证的方法进行支持向量机参数选择。有效的仿真结果表明支持向量机是非线性系统辨识的一种非常有效的方法。
- 张明光阎威武李战明
- 关键词：支持向量机系统辨识非线性
- 输出多采样反馈控制器及系统稳定性
- 2005年
- 针对由连续被控对象和数字控制器构成的数字控制系统,将现有的线性系统输出多采样线性反馈数字控制器设计方法推广到非线性系统.并相应地研究了非线性输出多采样反馈控制器及摄动非线性系统,给出了这类非线性输出多采样数字控制系统及其摄动系统的稳定性和鲁棒性条件.
- 郭戈韩崇昭
- 关键词：摄动系统稳定性
- 一种自适应免疫遗传算法及其在系统辨识和参数优化中的应用被引量：10
- 2006年
- 基于遗传算法与免疫系统的机理,提出了一种自适应免疫遗传算法(AIGA).该算法定义了选择、扩展与突变等操作,通过对选择比例、扩展半径、突变半径的约束和参数的自适应调节,提高了算法的全局与局部搜索能力.同时,将AIGA用于系统辨识以及PID参数的优化中,进行了仿真实验,取得了较好的结果,证明了该方法的有效性.
- 李晓斌左磊于波
- 关键词：系统辨识PID参数优化
- 基于电子地图和Dijkstra算法路径规划的实现被引量：8
- 2010年
- 随着城市化水平的提高,人们在道路选择问题上可能需要考虑的并非仅仅是"空间距离"的最短,还有"时间最短",本文应用Dijkstra算法解决城市中出行交通道路选择的问题,对距离最短和时间最短路径分别进行讨论,用VB语言实现算法,并且在电子地图上绘制出所求出的路径,以便人们更直接地观看到结果,基本上解决了道路选择问题。
- 潘峥嵘陈晓宇郭凯张岩
- 关键词：电子地图最短路径DIJKSTRA算法
- 燃油温度的多变量模糊预测函数控制被引量：2
- 2008年
- 燃油供给温度的精确控制是一个具有非线性特性的流体加热供给多变量控制问题,实际测试表明,现有的单回路PID控制很难实现对燃油供给温度的动态跟踪控制,影响燃油的充分喷射、雾化及其与空气的混合,使部分燃油得不到充分燃烧,造成了能源浪费和环境污染。基于粒子群优化模糊预测函数控制(PSO-F-MPFC)的油料燃烧供给温度多变量解耦控制方法,通过与PID控制方法的比较,以及在阳极焙烧炉重油燃烧供给温度的动态跟踪控制应用表明,该方法优于原有燃油燃烧系统的PID控制,实现了燃油供给温度的动态跟踪精确控制。
- 李晓斌孙海燕吴燕翔寇得民李袆琛
- 关键词：阳极焙烧
- 基于APSO算法的参数辨识与优化被引量：3
- 2008年
- 将自适应粒子群优化(APSO)算法应用在系统辨识和参数优化中,定性地分析系统参数空间范围,把系统辨识和参数优化问题转化为参数空间寻优,利用APSO算法在寻优过程中有效避免局部最优的特点,在整个参数空间内并行寻找获得系统参数的最优解。通过对多种模型的仿真实验研究表明,APSO算法在系统辨识和参数优化问题中优于原有的GA和PSO方法。
- 吴燕翔李晓斌孙海燕
- 关键词：粒子群优化自适应系统辨识参数优化
- 真空退火炉智能变结构控制方法的研究与应用被引量：5
- 2006年
- 从工程实际应用的角度出发,针对金属材料真空退火过程中系统的非线性、工艺参数的不确定性和对外部干扰的不灵敏性等特点,结合非线性不确定系统理论研究,采用神经网络建立系统的模型,利用自适应免疫遗传算法(AIGA)对滑模面和控制器的参数及神经网络的权值、阈值进行优化,得出了一种真空退火炉工件温度精确控制的智能变结构控制策略。实验表明,这种方法控制温差在±4℃,优于基于单一模型的模型参考自适应控制或PID策略的控制方式,具有较好的动态特性和耐久性。
- 李晓斌刘丁刘强
- 关键词：真空退火炉
- 阳极焙烧中温度的软测量
- 2008年
- 本文利用模糊聚类的神经网络方法,采用数据分组训练、自动确定模糊分类线、在线测量时分类中心自适应修正,降低了计算量,提高了温度精度,将该算法用于阳极焙烧中温度预报的仿真,仿真实验以已有的焙烧炉温度场模型为基础,仿真结果表明该方法能够解决阳极焙烧温度难以在线测量的问题。
- 张耿苗丽孙振伟
- 关键词：软测量神经网络模糊聚类阳极焙烧温度控制
- RBF-PSO在N型热电偶非线性校正中的应用被引量：7
- 2007年
- 为了解决大样本数据情况下N型热电偶应用中存在的问题,本文提出了基于粒子群算法优化径向基神经网络(RBF-PSO)进行热电偶非线性校正的新方法.仿真结果表明,采用该方法比以往采用的BP网络和RBF网络方法具有更高的拟合精度;同时以阳极焙烧过程中燃烧室温度为对象进行了仿真和实际应用研究,取得了满意的结果.
- 李晓斌刘丁左磊
- 关键词：RBF神经网络热电偶非线性校正
