国家高技术研究发展计划(2008AA04Z131)
- 作品数：7 被引量：11H指数：2
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- 相关机构：北京化工大学中国石化集团北京燕山石油化工股份有限公司更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划北京市优秀人才培养资助国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于结构化闭环响应和输出方差限制的控制器性能评价
- 2010年
- 对于多扰动动态下的线性时不变控制器的性能评价进行了研究.针对系统具有多个扰动动态的情况,提出了一种新的控制器性能评价方法.这一方法构建了一个加权的性能指标,权值与不同扰动的种类和优先级相对应.同时该方法可以明确计算出各个扰动的结构闭环输出方差的下限值.通过为不同的扰动选取适当的权值和方差范围,可以计算得出最优的输出方差.将这一最优方差值作为基准就可以评价实际生产系统的控制性能.仿真例子表明了该方法的有效性.
- 李大字张嫄高彦臣靳其兵
- 关键词：控制器性能评价
- 基于EGK' M-RBF网络的顺丁橡胶门尼黏度预测被引量：1
- 2011年
- 提出一种基于增强的全局K’-means算法(EGK’M)-RBF网络的建模方法,该方法采用作者提出的EGK’M来确定RBF网络隐含层的结构,包括隐含层中心个数、中心位置以及隐含层扩展常数,采用KPCA提取非线性特征信息,实现辅助变量的二次选择。并与基于PCA和EGK’M-RBF网络模型、基于KPCA和K-means算法的RBF网络模型进行比较,模型验证结果证明本文所提出的模型具有更好的预测能力,更小的泛化绝对误差和均方误差。
- 李大字钱丽王淑红靳其兵
- 关键词：门尼黏度RBF网络
- 基于阶跃响应和开闭环转换的三步法辨识
- 在实际工业过程中,纯滞后环节的存在给模型参数的辨识带来了一定的困难。本文提出了一种基于阶跃响应和开环转换的闭环辨识三步法,首先根据闭环输入输出数据辨识出整个闭环模块,然后经过一定转化得到开环输出数据,最后用辅助变量法辨识...
- 李大字曾繁友靳其兵谭天伟
- 关键词：闭环辨识纯滞后阶跃响应辅助变量法
- 文献传递
- 分数阶系统的迭代最小二乘辨识算法被引量：3
- 2010年
- 针对等比例阶次的分数阶系统的特点,提出了一种分数阶系统频域辨识的迭代最小二乘算法,并将运算数据的实部和虚部分离计算引入辨识过程,简化了计算的复杂度。此算法是整数阶系统辨识频域最小二乘算法的推广。通过无噪声和有噪声两种情况下的仿真实验,证明了该算法的有效性。
- 李大字范伟光高彦臣靳其兵
- 关键词：分数阶系统频域辨识
- 改进的全局K′-means算法及其在数据分类中的应用被引量：6
- 2011年
- 为了解决初始聚类中心的选择、簇个数的确定以及孤立点的避免等问题,提出了一种改进的全局K′-means算法.改进的算法不仅能够利用辅助聚类函数来计算初始点,而且能够利用目标函数在没有预定义聚类个数的前提下,找到实际的聚类中心个数,同时避免了孤立点问题.将改进的算法应用到实际数据集的分类中,并与改进的全局K-means算法以及K′-means算法进行了比较,实验结果证明所提出的算法能获得更好的聚类结果.
- 李大字钱丽靳其兵谭天伟
- 关键词：聚类算法
- 分批补料发酵过程多目标优化的分布式强化学习策略
- 2011年
- 发酵过程优化问题通常包含有互相冲突的多重优化目标,另外反应本身具有诸多复杂性。提出一种基于Pareto的分布式Q学习多目标策略,用以求解赖氨酸分批补料发酵过程流加速率轨迹的Pareto最优解。该策略中,Q学习算法和Pareto排序法将结合来产生非支配解集,并使之逼近真实的Pareto前沿,利用奖赏机制来描述多重目标之间的关系,并同时使用多组含有随机初始值的agent共同作用改善搜索能力。将所提出的方法应用于赖氨酸分批补料发酵过程的优化中,并与粒子群优化进行了对比,验证策略的性能。
- 李大字宋天恒靳其兵谭天伟
- 关键词：Q学习算法多目标优化
- 基于制造网格的DCS跨平台数据访问研究被引量：1
- 2010年
- 在解决DCS系统中多平台的数据访问和集成问题中,必须要为每个不同的平台开发一个相应的数据访问接口和服务器。针对这个不足,本文提出了一个基于制造网格技术的DCS跨平台数据访问模型,利用该模型解决了异构DCS系统之间,DCS与上层管理系统之间的数据交换问题。
- 靳其兵王艳艳
- 关键词：制造网格跨平台DCS
- 二进制互连神经网络的遗传演化
- 2010年
- 当前对于二进制神经网络的研究主要集中在前馈模型上,然而前馈模型不具备反馈连接,无法形成记忆结构,从而无法处理时序逻辑问题。提出了一种基于遗传算法的二进时序神经网络演化算法,并且通过双边沿触发计数器实验和迷宫路径覆盖实验验证了演化的二进制互连神经网络具备时序逻辑处理能力。
- 吕阳鹏李大字靳其兵谭天伟
- 关键词：时序逻辑遗传算法
