基于核的冶金煤气流量在线区间预测

针对冶金企业煤气系统的流量区间预测问题, 本文提出一种基于核的在线区间预测构造方法, 该方法将传统预测区间构造过程中对雅克比矩阵的复杂计算转化为对核的计算, 大大降低了计算成本. 为确定所提方法的超参数, 采用共轭梯度下降算法来优化模型预测误差, 使其逼近样本数据中有效噪声的方差. 为验证本文所提方法的有效性, 对现场实时数据库中的煤气流量数据进行了仿真实验, 其结果表明本文方法在预测精度、可靠性和实时性三方面都表现出明显的优势.     

第六届全球智能控制与自动化大会概况

第六届全球智能控制与自动化大会反映了近年来智能控制与自动化技术的最新研究进展和发展动向。通过对大会概况的综述，介绍了会议的总体情况。重点介绍了国内外自动化领域专家学者的报告和学术交流，有利于国内学者和科研人员了解智能控制与自动化领域的最新发展动态，促进科技工作者将自动化技术应用于传统产业的改造，为用信息化推动工业化起到促进作用。     

高超声速飞行器及其飞行状态控制

概述了高超声速飞行技术研究的意义及发展现状,从气动外形、推进手段及气动热效应等方面探讨了高超声速飞行器飞行状态控制面临的挑战;从空气动力学理论、仿真手段、工作环境及流场特性方面指出飞行器飞行状态描述的复杂性,在回顾并评价目前高超声速飞行器飞行状态控制策略的基础上,提出了以工作环境及飞行速率为变量的多模型建模方法描述飞行器的飞行状态,以机理建模和伪动力学建模综合应用的方法建立飞行器高超声速飞行状态模型的思路,并针对其高超声速飞行特点探讨了可能的控制策略。     

运用发现式教学方法在个人机器人上开展自动控制学科的创新教育

通过分析国内外自动控制学科的课程设置的实验室情况,总结了目前国内自动控制教学的弊端及进行改革的迫切性,提出了一种新的教学方法－发现式教学方法和新的实验平台－个人机器人,并结合两个具体的设计例子讨论了个人机器人用于自动控制教学的可行性和进行创新教育的意义。     

基于神经网络的机器人轨迹鲁棒跟踪控制

在神经网络辨识的基础上 ,提出一种新的鲁棒迭代学习控制方法。该方法利用神经网络对非线性系统进行在线辨识 ,产生迭代学习控制算法的前馈作用 ,并与实时反馈控制相结合 ,实现连续轨迹跟踪控制。仿真结果表明 ,该方法能克服机器人系统动力学模型的不确定性和外部干扰 ,且以极少的学习次数和网络训练次数达到满意的跟踪控制要求 ,具有良好的鲁棒性和控制性能     

基于观测器的鲁棒模型预测控制算法

对于含有未建模动态的输入受限离散时间线性系统,当系统状态不可测时,提出一种基于状态观测器的鲁棒模型预测控制算法。该算法采用双模型控制结构,将不变椭圆集同时应用于估计状态方程和误差方程,保证算法的稳定性和可行性,并同时给出系统稳定和可行的条件。     

电梯群控智能系统与智能控制技术

对国内外电梯群控制技术,尤其是近年来的电梯群控技术的发展状况进行综述,讨论了智能控制技术在现代电梯群控制系统中的应用,并指出需要进一步研究的几个问题。     

水电富集电网大规模风电场接入相关问题及措施

加大风能和水能资源开发利用力度,是我国新时期做出的一项重要能源战略部署,符合可持续发展的电力产业布局。但受资源自然特性的影响,风电大规模接入系统必然会给水电富集电网带来一系列新问题。以极具代表性的云南电网为背景,通过风电场历年来的实际运行数据,从主要的自然特性类指标和交互关系类指标等方面分析了风电场群的发电出力特性,研究了大规模风电接入水电富集电网后可能对电力系统产生的影响,并提出了相应的应对措施。     

选矿过程神经网络粒度软测量方法的研究

结合选矿厂磨矿分级作业的实际工矿, 提出了基于RBF网络的粒度软测量的设计方法. 仿真和实际试验结果表明, 该方法能够解决选矿生产中磨矿粒度因缺乏适当的检测设备而存在的难以进行在线检测的问题.