湖南省高等学校科学研究项目(09C1020)
- 作品数：9 被引量：42H指数：4
- 相关作者：周国雄李琳谭玉玲吴敏沈学杰更多>>
- 相关机构：中南林业科技大学中南大学罗定职业技术学院更多>>
- 发文基金：湖南省高等学校科学研究项目湖南省自然科学基金中南林业科技大学青年科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学农业科学动力工程及工程热物理更多>>
- 基于灰色预测和BP的集气管压力集成预测方法被引量：15
- 2011年
- 针对焦炉煤气集气过程是一个高度复杂的工业生产过程,难以获得焦炉集气管压力的精确数学模型的问题,提出一种基于灰色预测和BP神经网络的集气管压力集成预测模型。该模型首先利用灰色预测和BP神经网络分别对焦炉集气管压力进行预测,然后采用熵值法确定各预测子模型的加权系数,将两个子模型进行加权集成,可以获得较为准确的焦炉集气管压力值。将其预测性能与单一的灰色模型和BP神经网络模型进行比较,运行结果表明:集成预测模型的预测效果和性能优于单一的灰色模型和BP神经网络预测模型,能够获得较高的预测精度。
- 周国雄莫晓山
- 关键词：灰色预测BP神经网络集气管压力
- 基于集成模型的集气管压力设定值稳态优化研究被引量：5
- 2011年
- 某钢铁企业炼焦生产过程中集气管压力为人工经验设定,难以根据不同工况进行实时调整,使得蝶阀容易工作在极值范围,无法达到期望生产目标,提出以降低焦炉能耗为优化目标,蝶阀开度范围和集气管压力工艺设定值范围为约束条件的稳态优化思想。首先采用基于线性回归与最近邻聚类学习算法的RBF神经网络方法建立焦炉集气管压力设定值动态模型,得到集气管压力设定估值,然后以降低能耗为目标函数,蝶阀开度范围和集气管压力工艺设定值范围为约束条件,采用改进的粒子群算法对目标函数寻优得到集气管压力的稳态优化设定值。实际应用结果表明,采用该方法获得的优化结果满足了企业的要求,取得了较好的工业应用效果。
- 周国雄雷琪
- 关键词：集气管压力RBF神经网络粒子群优化
- 基于神经网络PID-P的生物质气化炉串级控制被引量：1
- 2011年
- 针对生物质气化过程不稳定性、非线性、大时滞和多干扰等特点,提出一种生物质气化炉的神经网络PID-P串级控制方法。内环采用P控制器,以快速消除外界负荷干扰带来的不稳定波动;外环采用神经网络PID控制器,以保证气化炉气温及烟气含氧量稳定在给定值。仿真结果证明了该方法的有效性和优越性。
- 谭玉玲
- 关键词：生物质气化炉炉温神经网络PID控制
- 基于满意度的热风炉变论域模糊控制
- 2012年
- 针对热风炉具有参数时变、强干扰、非线性等特点,其最佳空燃比难以确定的问题,提出一种基于模糊满意度的变论域模糊控制方法。首先通过在线获得加热过程的状态参数,采用满意度函数对空燃比进行评价,并将该评价结果和炉温变化作为变论域模糊控制方法的输入来实时获取最优的空燃比值,从而保证热风炉炉温的温度控制。实际运行结果证实了该系统的有效性。
- 李琳
- 关键词：空燃比变论域模糊控制满意度
- 基于SVM和灰色预测的飞灰含碳量集成预测被引量：7
- 2013年
- 针对电厂飞灰含碳量难以进行有效预测的问题,提出一种嵌套智能集成预测方法。首先,利用变学习率BP神经网络和主成分分析方法对输入变量进行降维处理;其次,为提高模型自适应能力,利用上述分析结果采用在线支持向量机建立飞灰含碳量预测模型;然后,为反映飞灰含碳量数据的时间相关性,采用灰色预测方法建立当前时刻飞灰含碳量预测模型;最后,在上述预测模型的基础上,利用信息熵的权值组合方法获得最终的飞灰含碳量预估值。仿真结果表明,该智能集成预测模型的预测精度要高于单一模型,能对电厂飞灰含碳量进行有效预测。
- 周国雄李琳沈学杰
- 关键词：BP神经网络灰色预测信息熵
- 《单片机应用系统设计》课程教改与研究被引量：3
- 2010年
- 结合学科特点和发展,在《单片机应用系统设计》课程教学中,通过改革教学内容,改进教学方法,加强实践性教学环节和改变传统的考核方式,培养和提高学生的动手实践能力和创新思维。实践证明,教学改革方案对提高学生的学习积极性、分析问题和解决问题的能力、动手能力以及创新能力都有很好的作用和效果。
- 周国雄
- 关键词：单片机应用系统设计教学内容实践性教学环节
- 基于灰色预测的孵化改进模糊控制系统
- 2013年
- 针对孵化过程具有的非线性、不稳定性、大滞后和多干扰等特征,提出了一种基于灰色预测的孵化改进模糊控制方法。灰色预测主要是通过预测孵化参数方便后续控制,而改进的模糊控制方法引入比例环节,克服了传统模糊控制器结构上的不足,能够较好地适应具有大延迟特性的对象。仿真结果表明了该方法的优越性和有效性。
- 谭玉玲
- 关键词：灰色预测孵化
- 基于改进的灰色预测的模糊神经网络控制被引量：11
- 2010年
- 采用等维新信息和提高原始数据列光滑度的方法对灰色预测模型进行改进,具有预测更准确的效果,结合采用模糊神经网络控制的精确稳定性特点,提出一种改进的灰色预测的孵化模糊神经网络控制算法,将其应用在具有大滞后、强干扰的孵化过程中。仿真和实际结果表明,提出的控制策略能够有效克服时滞过程的超调问题,具有较强的鲁棒性和自适应性。
- 周国雄吴敏
- 关键词：光滑度模糊神经网络控制
- 纸浆浓度混合控制算法研究被引量：2
- 2011年
- 本文针对纸浆浓度系统具有大滞后,模型不确定的特点,设计了纸浆浓度混合控制系统。该设计方法利用变论域模糊控制方法和基于PSO的PID控制方法各自的优点,采用模糊软切换方法实现了两种控制器的选择,较好的保证了纸浆浓度的精确控制。运行结果表明,该方法简单方便,对纸浆浓度控制系统进行了控制,取得了满意的控制效果。
- 李琳周国雄
- 关键词：纸浆浓度变论域模糊控制
