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基于参考批次的线性定常系统迭代学习控制算法: 针对线性定常系统的轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于参考批次的迭代学习控制算法。通过将当前批次输入轨迹的较小变化引起的输出轨迹作为参考批次,并以当前批次和参考批次的输入变化与对应的输出变化之比作为学习律,详细分析了该算法的...; 耿辉智华徐用懋; 关键词：迭代学习控制线性定常系统; 文献传递

一种间歇过程的综合预测迭代学习控制方法(英文)被引量：4: 2012年; 为了提高迭代学习控制方法在间歇过程轨迹跟踪问题中的收敛速度,本文将批次间的比例型迭代学习控制与批次内的模型预测控制相结合,提出了一种综合应用方法.首先根据间歇过程的线性模型,预测出比例型迭代学习控制的系统输出,然后在批次内采用模型预测控制,通过极小化一个二次型目标函数来获得控制增量.该方法可使系统输出跟踪期望轨迹的速度比比例型迭代学习控制方法更快些.最后通过仿真实例验证了该方法的有效性.; 陈宸熊智华; 关键词：迭代学习控制模型预测控制综合控制

Iterative Learning Control of a Crystallisation Process Using Batch Wise Updated Linearised Models: ＜正＞An iterative learning control strategy with batch wise updated linearised models identified using principal...; Jerome NguyanJulian Morris; 文献传递

青霉素发酵过程的模型仿真与补料优化被引量：11: 2012年; 补料分批式青霉素发酵的机理模型已得到深入研究,但是模型往往难以用于补料的优化和批次内的控制。为了对模型进行优化控制,针对Birol等提出的青霉素发酵非结构动力学模型,合理调整了温度和pH变化的影响,得到了青霉素发酵过程的简化机理模型。反应基质的补料是青霉素优化控制的关键,选择对补料速率进行优化来提高青霉素的产量。由于机理模型具有非线性和约束条件,采用序贯二次规划算法来进行求解,其中将补料轨线进行分段处理提高了优化效率。优化计算结果表明改进的补料过程可以提高青霉素的浓度和产量。; 贺晓冉陈宸金光石熊智华; 关键词：青霉素发酵仿真

Optimal iterative learning control for end-point product qualities in semi-batch process based on neural network model被引量：3: 2009年; An optimal iterative learning control (ILC) strategy of improving endpoint products in semi-batch processes is presented by combining a neural network model. Control affine feed-forward neural network (CAFNN) is proposed to build a model of semi-batch process. The main advantage of CAFNN is to obtain analytically its gradient of endpoint products with respect to input. Therefore,an optimal ILC law with direct error feedback is obtained explicitly,and the convergence of tracking error can be analyzed theoretically. It has been proved that the tracking errors may converge to small values. The proposed modeling and control strategy is illustrated on a simulated isothermal semi-batch reactor,and the results show that the endpoint products can be improved gradually from batch to batch.; XlONG ZhiHuaDONG JinZHANG Jie; 关键词：迭代学习控制前馈神经网络终端产品跟踪误差

一种带参考批次的线性时变系统迭代学习控制算法被引量：2: 2009年; 针对线性时变系统的轨迹跟踪控制问题,提出一种带参考批次的迭代学习控制算法,并给出了算法的收敛性分析.该迭代学习控制算法不需要事先了解线性时变对象的太多知识,而是将当前批次输入轨迹的较小变化所引起的输出轨迹作为参考批次,并以当前批次与参考批次的输入变化与对应的输出变化之比作为学习律,从而实现目标轨迹的跟踪.以一个典型的线性时变系统为例进行仿真分析,验证了所提出算法的有效性.; 耿辉熊智华徐用懋ZHANG Jie; 关键词：迭代学习控制线性时变系统

支持向量回归在乙烯裂解产物收率软测量中的应用被引量：14: 2010年; 乙烯裂解产物收率的实时预报对于裂解炉的生产具有重要意义。针对有效的样本数据较少的问题,采用支持向量回归方法建立裂解产物收率的软测量模型。对于支持向量机中模型参数的选取,采用了微粒群优化算法进行参数寻优,提高了建模效率和模型精度。基于现场数据的建模实验结果表明,基于支持向量回归方法的乙烯裂解产物收率软测量模型预报精度较高,趋势跟踪性能良好。; 吴文元熊智华吕宁王京春邵杰峰钟向宏; 关键词：乙烯裂解支持向量回归微粒群优化算法软测量

SDG故障诊断中的分层建模递阶推理方法被引量：4: 2010年; 针对采用符号有向图(singed directed graph,SDG)对石化工业系统进行故障诊断时,经常存在SDG建模和推理过程十分繁琐、困难的问题,提出了一种基于控制回路分解系统的SDG分层建模及递阶推理方法。在建立SDG模型时将整个系统分解为含有系统层、子系统层和回路层的多层次模型架构,进而利用递阶推理在分层SDG模型中搜索相容通路来实现故障诊断。该方法能清晰表述工业系统的SDG模型,减少了建模和推理的复杂度。以TennesseeEastman仿真系统为例进行了验证,证明了方法的有效性。; 吕宁熊智华王雄; 关键词：SDG

连续重整装置闭锁料斗迭代学习控制器的设计与实施被引量：3: 2010年; 闭锁料斗控制是连续重整装置实现催化剂正常循环的一个核心技术,被国外专有系统所垄断。根据闭锁料斗循环操作的特点,结合现有的PID控制,采用迭代学习控制算法设计了闭锁料斗学习控制器,并在现有的DCS平台上进行了实现。经过实际生产测试,控制效果良好,验证了闭锁料斗迭代学习控制器的可行性,为开发国产化的闭锁料斗控制系统创造了条件。; 钟传东熊智华刘彦波; 关键词：迭代学习控制连续重整分布式控制系统

基于改进DE-NMPC的酸碱中和反应pH值控制被引量：10: 2010年; 将一种改进的基于差分进化算法的非线性预测控制应用到酸碱中和反应pH值控制系统.算法充分利用滴定曲线模型,指导优化过程搜索的初始化空间.同时,在变异和选择等操作中改进了差分进化算法,解决了一类有边界约束的非线性优化问题.在发酵罐实验装置中进行了测试实验,取得了较好的效果.; 朱腾王京春熊智华; 关键词：差分进化非线性预测控制酸碱中和反应滴定曲线发酵罐

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