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安徽省高校省级自然科学研究项目(KJ2008B104)

作品数：17 被引量：53H指数：5
相关作者：张世峰关慧敏董鑫陈威宁芳青更多>>
相关机构：安徽工业大学日照钢铁控股集团有限公司安徽工业职业技术学院更多>>
发文基金：安徽省高校省级自然科学研究项目安徽省“十五”科技攻关项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>

文献类型

  • 17篇中文期刊文章

领域

  • 16篇自动化与计算...
  • 1篇电气工程

主题

  • 8篇神经网
  • 8篇神经网络
  • 7篇解耦
  • 6篇支持向量
  • 6篇向量机
  • 6篇集气管
  • 6篇集气管压力
  • 5篇支持向量机
  • 5篇PID控制
  • 4篇预测控制
  • 4篇向量
  • 4篇测控
  • 3篇多变量
  • 3篇多变量系统
  • 3篇最小二乘
  • 3篇最小二乘支持...
  • 3篇控制器
  • 3篇焦炉
  • 3篇非线性
  • 3篇RBF神经网...

机构

  • 17篇安徽工业大学
  • 1篇安徽工业职业...
  • 1篇日照钢铁控股...

作者

  • 14篇张世峰
  • 3篇董鑫
  • 3篇关慧敏
  • 3篇陈威
  • 2篇宁芳青
  • 2篇周建芳
  • 2篇王跃
  • 2篇李秀珍
  • 1篇宁方青
  • 1篇张绍德
  • 1篇左慧敏
  • 1篇李鹏
  • 1篇黄均安

传媒

  • 3篇安徽工业大学...
  • 3篇重庆大学学报...
  • 2篇宜宾学院学报
  • 1篇仪器仪表学报
  • 1篇机电工程
  • 1篇自动化仪表
  • 1篇工业仪表与自...
  • 1篇自动化与仪表
  • 1篇电子科技大学...
  • 1篇云南大学学报...
  • 1篇自动化与仪器...
  • 1篇荆楚理工学院...

年份

  • 5篇2017
  • 3篇2016
  • 1篇2014
  • 1篇2013
  • 3篇2009
  • 4篇2008
共 17 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
基于RBF网络的多变量系统自适应预测PID控制器
2008年
针对非线性、多变量、大滞后耦合系统使用常规PID控制难以达到理想效果,提出了一种基于RBF网络的自适应预测PID控制器。该控制器利用递推多步预测克服时滞,并采用基于RBF网络整定的PID控制器在线调整控制器参数,从而克服了系统的耦合作用,提高了控制系统的输出跟踪精度。仿真结果表明,该方法控制效果良好,具有较快的系统响应、较强的自适应性和鲁棒性。
王跃张世峰宁方青李秀珍
关键词：多步预测RBF网络PID自适应
基于RBF网络逆辨识的LF炉电极系统控制策略被引量：1
2017年
针对LF炉电极控制系统存在的非线性、模型不确定性、多输入多输出耦合的现象,通过可逆性分析,构造了网络辨识的逆模型;由于三相电极电流存在强耦合,因此通过逆控制器将其解耦成三个相互独立的伪线性控制回路。通过实验仿真,结果表明该控制策略对电弧炉电极的解耦性能、跟踪性能和抗干扰能力起到较好的作用,能达到预期的效果。
胡贵妹张世峰张祝威程曾婉陈威
关键词：RBF神经网络解耦控制
基于RBFNN的非线性多变量系统的控制策略研究
2008年
针对非线性多变量大时滞系统,研究了一种基于神经网络的智能控制策略。它以经典的PID控制为基础,通过神经网络参数整定,用于多变量系统的解耦控制;用预测模型超前预测系统输出,以克服系统的时滞。该文给出了网络的结构和算法,对一组二变量强耦合时变系统进行了仿真。仿真结果表明,控制器能根据系统运行状态获得对应于某种最优控制律下的PID参数,解耦后的系统具有较好的动态和静态性能。该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并具有较强的自适应性和鲁棒性。
周建芳张世峰宁芳青
关键词：RBF神经网络预测控制非线性时变系统PID控制
焦炉集气管压力自适应预测解耦控制系统设计被引量：9
2009年
针对焦炉集气管压力系统具有强耦合、强干扰、典型非线性、时滞等特点,在系统控制过程中将压力分段考虑,用基于RBF神经网络辨识的单神经元控制器和PID控制相结合的方法,保证集气管压力稳定在工艺要求的范围内;在总管控制级用RBF神经网络预测模型对鼓风机机前吸力的实际输出进行超前预测以克服鼓风机控制系统的时滞。仿真示例和应用结果都表明该方案具有理想的控制效果。
张世峰周建芳
关键词：集气管压力预测控制解耦神经网络控制
焦化鼓风机系统智能控制策略研究及应用被引量：12
2009年
针对焦化鼓风机系统具有非线性时变、多变量、强耦合及存在随机干扰的特点,通过采用基于最近邻聚类方法的RBF神经网络快速学习算法,实时在线辨识,建立被控对象的精确逆模型并用于控制,实现了将具有强耦合特性的多输入多输出(MIMO)系统解耦成单个独立的伪线性对象,并提出一种基于RBF神经网络逆控制与非线性比例积分微分(PID)控制相结合的智能控制策略,保证了系统稳定的同时改善了控制系统性能。仿真和应用结果证实了该控制策略具有快速适应对象和过程变化的能力及较强的鲁棒性。
张世峰童德华薛红宇宁芳青
关键词：焦炉集气管压力神经网络逆控制解耦
多变量系统的神经网络解耦被引量：3
2008年
针对神经网络开环解耦无法构造目标函数与在线训练的特点,在开环解耦的基础上,提出新的闭环解耦控制方法。它通过构造伪输出辨识被控对象参数,引进反馈误差,实现对解耦神经网络的在线训练。仿真结果表明该方法控制效果良好,具有较快的系统响应,较强的自适应性和鲁棒性。
黄均安王跃李秀珍
关键词：神经网络
支持向量机故障诊断技术在焦炉冷鼓系统中的应用被引量：1
2017年
为了解决焦炉冷鼓系统出现故障不能及时发现的问题,提出将基于结构风险极小化原则的支持向量机应用于系统的故障诊断技术中.利用支持向量机建立系统模型得到期望输出,将其与系统实际输出相比较,利用残差值的大小判断系统是否发生故障.仿真结果表明,该方法可以及时发现故障,提高系统安全运行系数.
程曾婉张世峰张祝威陈威
关键词：支持向量机故障诊断
多核在线支持向量机算法研究及应用被引量：2
2017年
针对非线性控制系统难以建立精确数学模型的情况,以焦炉集气管压力系统为对象,提出了一种基于多核线性支持向量机的辨识建模方法.通过分析多种核函数对于数据的分类精度,利用训练数据对系统进行辨识建模.仿真结果表明,基于多核线性支持向量机的辨识建模算法具有相当高的辨识精度,能够解决一类非线性系统的建模问题.
陈威张世峰
关键词：非线性系统
基于神经网络的自整定PID控制器设计被引量：12
2009年
针对非线性时变系统,设计了一种基于神经网络的参数在线自整定PID控制器。该控制器采用基于最近邻聚类方法的RBF神经网络快速学习算法,通过实时在线辨识,建立被控系统的精确模型并得到准确的Jacobian信息;同时将此信息提供给BP神经网络,从而实现PID控制器参数的自动在线整定。仿真结果表明,该方法提高了算法的精度和速度并具有较快的系统响应和良好的跟踪特性。
张世峰李鹏
关键词：RBF神经网络最近邻聚类PID控制参数自整定
焦炉集气管压力系统内模控制器设计被引量：9
2014年
针对焦炉集气管压力控制系统具有强干扰、非线性时变、滞后等特点,设计基于最小二乘支持向量机的内模控制(Least Squares Support Vector Machines-Internal Model Control,简称LSSVM-IMC)与非线性PID控制(Nonlinear PID control简称NCPID)相结合的复合切换控制策略。将系统不同工况分开考虑,根据不同工况采用不同的控制算法。在正常工况下采用LSSVM-IMC算法对系统进行细调,以抑制未知干扰的影响,提高控制精度;在非正常工况下,采用NC-PID算法对系统进行粗调,使得系统在短暂时间内快速脱离高压或低压状态。仿真结果表明该控制策略不仅提高了系统的快速调节能力和稳态精度,而且增强了系统的鲁棒性。
张世峰左慧敏
关键词：集气管压力最小二乘支持向量机内模控制非线性PID控制
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