浙江省自然科学基金(Y105397)
- 作品数：6 被引量：27H指数：3
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 控制系统性能诊断方法综述被引量：2
- 2013年
- 控制系统性能的在线诊断作为控制系统性能评估的主要组成部分之一,对于保障控制系统的长期有效运行具有重要意义。控制回路振荡是控制性能下降的一种常见表现形式,而导致控制系统振荡的主要原因有控制阀非线性、控制器过调、模型对象失配和不可测周期性扰动等。对已有的控制系统性能诊断方法按照是否存在振荡情况分别进行了总结,特别对回路振荡的检测与性能诊断方法进行了回顾分析。最后得到基于振荡检测的控制回路性能诊断流程。同时提出今后控制性能诊断领域的发展方向是从控制性能评价指标中获得更多的控制系统性能诊断信息,在统一框架内形成综合的性能诊断方法,从而确定性能恶化的原因。
- 马华芳杨马英胡巨达
- 关键词：振荡
- 基于RBF神经网络的非线性模型预测控制被引量：15
- 2007年
- 提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的非线性模型预测控制系统,利用RBF神经网络的非线性拟合性,构建一个神经网络预测器(NNP)来预测模型未来时刻的输出值.然后利用神经网络控制器(NNC)实现基于模型的预测控制.仿真结果表明此方法具有较好的控制效果,并且在有扰动和模型失配的情况下,表现了良好的鲁棒性.
- 陆冬娜杨马英
- 关键词：非线性系统神经网络预测控制
- DE算法的改进及其在系统辨识中的应用被引量：3
- 2007年
- 对于一类高维、非光滑及非线性的约束优化问题,传统的搜索方法不能很好地求得全局最优解,而DE算法可以处理这类问题.为了提高DE算法收敛到全局最优的概率和精度,在基本DE算法的基础上,运用变步长梯度法和记忆库,得到改进的DE算法,并将改进的DE算法应用于实际水槽的模型参数辨识.经过测试对象、采集数据、选择模型结构、辨识参数和验证模型,结果表明,改进的DE算法使辨识系统参数收敛到全局最优的能力增强,收敛概率和精度得到提高,模型偏差平方和更小.
- 顾志刚杨马英
- 关键词：系统辨识ARX模型
- 基于模糊RBF神经网络的换热器建模被引量：5
- 2009年
- 针对换热器的复杂非线性特征,利用一种模糊RBF神经网络结构,对其网络学习算法进行部分改进,并用于解决换热器的建模问题。采用模糊RBF神经网络不仅符合人的思维推理方式,也提高了神经网络的学习泛化能力,在改进的学习算法中通过学习率的值的不断变化和添加动量项,可以使学习速度加快,提高了辨识换热器模型的准确性。通过与传统的学习算法的仿真比较,验证了所提出的改进学习算法在辨识精度和稳定性方面具有更好的效果。
- 张玮杨马英
- 关键词：换热器神经网络学习算法
- 流程工业清洁生产对过程控制的挑战
- 2006年
- 分析清洁生产方式对过程控制带来的新问题,从流程企业清洁生产所具有的物料循环和热集成等过程特点出发,围绕着过程特性分析、过程设计与控制的综合、控制系统结构设计和控制算法等几方面综述清洁生产过程控制的研究进展,并提出清洁化生产中一些值得重视的过程控制研究课题。
- 杨马英
- 关键词：清洁生产过程控制预测控制
- 反应器-换热器网络的PI-多模型动态矩阵控制被引量：2
- 2008年
- 针对反应器-换热器网络动态特性在时间上的多尺度特性,应用奇异摄动法得到它在两个不同时间尺度上的子模型:快时间尺度上的能量平衡模型、慢时间尺度上的物料平衡模型。同时,考虑到反应器-换热器网络非线性特性、存在噪声干扰、参数扰动等模型不确定性,快、慢时间尺度子模型分别采用PI控制、多模型动态矩阵控制。最后,通过与快、慢时间尺度子模型分别采用PI控制、动态输出反馈控制的控制策略的仿真效果比较,表明本文中的控制策略在克服噪声、参数扰动方面具有一定优势。
- 杨辉杨马英邬芬
- 关键词：多时间尺度动态输出反馈控制
