郭飞
- 作品数：7 被引量：16H指数：3
- 供职机构：北京科技大学土木与环境工程学院更多>>
- 发文基金：北京市教育委员会重点学科共建项目北京市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术一般工业技术电气工程矿业工程更多>>
- 喷吹煤混煤哈氏可磨性指数非线性计算方法
- 通过实验验证和理论分析，证明了混煤哈氏可磨性指数与配比是非线性相关的，并利用微磨球效应理论进行了解释。通过实验测定了五组混煤的可磨性指数，由于各组数据变化区间不完全一致，无法直接比较，利用相对可磨率的定义对实验数据进行归...
- 段健金龙哲欧盛南丁照中郭飞
- 关键词：混煤最小二乘法
- 喷吹煤混煤哈氏可磨性指数非线性计算方法被引量：5
- 2012年
- 通过实验验证和理论分析,证明了混煤哈氏可磨性指数与配比是非线性相关的,并利用微磨球效应理论进行了解释.通过实验测定了五组混煤的可磨性指数,由于各组数据变化区间不完全一致,无法直接比较,利用相对可磨率的定义对实验数据进行归一化处理,实现了在统一区间内比较各组实验数据.结果表明:可磨性指数不同的任意煤种混合,混煤的相对可磨率随配比的变化是一致的.利用分段式最小二乘多项式拟合得到混煤相对可磨率的计算公式,结合其定义式,提出了基于非线性假设的混煤可磨性指数计算方法.实际应用表明,该方法比线性假设公式精确性明显提高.
- 段健金龙哲欧盛南丁照中郭飞
- 关键词：粉煤最小二乘法
- 直流电弧炉水冷炉壁温度曲线的神经网络辨识方法
- 2005年
- 阐述将改进的BP神经网络用于直流电弧炉水冷炉壁问题曲线的辨识。首先分析了偏弧偏向角和偏移量和水冷炉壁的温度的关系,然后通过辨识水冷炉壁的温度,根据公式确定偏弧的着弧点,计算出偏弧的偏向角和偏移量。该方法的应用为直流电弧炉偏弧控制打下坚实的基础。
- 郭飞李华德
- 关键词：BP神经网络直流电弧炉系统辨识
- 基于Elman网络的自适应逆控制电极调节系统被引量：4
- 2007年
- 针对交流电弧炉电极调节系统具有非线性、时变、强耦合性的特点,提出一种基于El-man神经网络的自适应逆控制方案。把电极调节系统耦合造成的对系统的影响转化为系统的不确定性扰动问题,并用BP算法在线修正作为控制器和扰动消除器的电极Elman网络逆模型。比PID控制有更好的跟随性、稳定性、抗干扰性、鲁棒性。
- 郭飞李华德
- 关键词：自适应逆小生境ELMAN神经网络
- 安钢FSF电极智能预测建模及应用研究
- 2007年
- 交流电弧炉电极控制系统是一个多变量、非线性、参数时变、复杂强耦合系统,经典的控制策略难以获得优良的性能。为此从安钢FSF电极控制的实际应用出发,提出了1种变结构遗传Elman网络预测建模方法,其中改进的混和遗传算法用来对网络结构和权值及自反馈增益的同步动态寻优。并将基于BP算法的改进Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于交流电弧炉的电极模型的辨识中,通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:变结构遗传Elman网络克服了因复杂的辨识对象造成的网络辨识结构复杂问题和采用BP算法带来的权值训练缺陷;并具有更好的动态性能,逼近速度快,精度更高等优点。最后,把建立的模型应用于电极控制系统的参数整定上,取得了良好的控制效果,为电极控制提供了理论指导。
- 郭飞李华德冉正云
- 关键词：电极ELMAN神经网络变结构
- 交流电弧炉电极智能预测建模及应用被引量：6
- 2007年
- 交流电弧炉电极控制系统是一个多变量、非线性、参数时变、复杂强耦合系统,传统方法很难建立其数学模型。为此从电极控制的实际应用出发,提出了一种变结构遗传Elman网络预测建模方法,其中改进的混合遗传算法用来对网络结构和权值及自反馈增益的同步动态寻优。并将基于BP算法的改进Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于交流电弧炉的电极模型建模中。通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:变结构遗传Elman网络克服了因复杂对象造成的网络结构复杂问题和采用BP算法带来的权值训练缺陷;具有更好的动态性能,逼近速度快,精度更高等优点。
- 郭飞李擎李华德冉正云
- 关键词：电极混合遗传算法ELMAN神经网络变结构
- 数据挖掘在安钢电极预测建模中的应用被引量：1
- 2008年
- 从安钢电极控制的实际应用出发,应用数据挖掘技术建立了电极预测模型并应用于电极控制系统的参数整定.首先介绍了建立电极预测模型的数据挖掘过程;然后在数据挖掘算法中提出了一种新的变结构遗传Elman网络方法,该算法用改进的混合遗传算法对网络结构和权值及自反馈增益同步动态寻优.将基于BP算法的Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于安钢交流电弧炉的电极预测模型中进行比较.通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:采用变结构遗传Elman网络的数据挖掘算法比BP算法具有更好的动态性能、更快的逼近速度和更高的精度.在此基础上,把建立的模型应用于安钢电极控制系统的参数整定,取得了良好的控制效果.
- 郭飞李华德冉正云
- 关键词：数据挖掘电极变结构混合遗传算法ELMAN神经网络
