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1.
本文提出了一种基于支持向量回归的选矿过程精矿品位自适应在线预测方法,通过使用新的混合核函数和参数在线更新机制提高了精矿品位的预测精度.在分析经典核函数特性后,构造了一种混合核函数以兼顾模型的学习能力与泛化能力,同时为了提高预测方法对选矿生产动态过程的适应性,模型依据新工况样本对现有样本集统计特性的影响,引入了模型参数自适应调整机制,并采用在线迭代学习机制更新模型,提高了模型的计算速度.使用某选矿厂生产实际数据进行实验分析,结果表明本文方法比现有方法在计算时间和预测精度上都有明显优势,适合应用于动态变化的选矿生产过程. 相似文献
2.
面向全流程优化的选矿过程仿真系统研发 总被引:1,自引:0,他引:1
选矿过程的物流是各环节有机联系的纽带,进行选矿物流仿真实验研究对实现优化操作与优化控制生产具有重要的意义。面向选矿过程生产全流程的优化,为了对选矿全流程的物流与生产过程进行仿真,研究选矿过程各个单元的操作与控制对生产全流程指标的影响,建立了基于物料平衡和金属守恒原理的选矿过程物流模拟数学模型总体框架;设计开发了选矿过程物流仿真系统,包括实验软硬件平台结构、功能及其对控制与优化系统的通讯接口。该系统主要侧重其物流的仿真,及其操作与控制对选矿全流程指标(即金属回收率、精矿品位和产量等)的影响,从而为全流程优化的研究提供依据。在所开发的平台上开展了仿真实验研究,实验结果验证了所研发实验平台的有效性。 相似文献
3.
针对一类不确定的多输入多输出(MIMO)离散时间零动态不稳定非线性系统, 提出了一种基于未建模动态补偿的非线性广义预测解耦切换控制方法. 该控制方法要求系统的未建模动态满足线性增长条件, 放宽了未建模动态全局有界的限制. 建立了所提的自适应控制方法的稳定性和收敛性分析. 而且, 在设计广义预测解耦控制器时, 把“一一映射”与ANFIS的训练相结合来估计系统的未建模动态, 保证了ANFIS的万能逼近特性. 最后, 仿真结果验
证了所提方法的优越性. 相似文献
4.
针对目前非线性动态偏最小二乘(PLS)建模方法在拟合较强非线性化工过程时存在的问题, 提出一种基于稳定学习的递归神经网络动态PLS建模方法. 该算法将递归神经网络与Hammerstein模型相结合, 对外部PLS提取的特征向量进行内部建模, 具有逼近较强非线性化工过程的能力, 改善了模型的适用范围. 此外, 采用带有稳定学习的参数更新算法对模型参数进行在线修正, 改善了模型的预测精度和自适应能力. 将此方法应用于氧化铝生产过程铝酸钠溶液组分浓度建模实验, 仿真结果表明, 本方法是可行有效的. 相似文献
5.
建立以最小化提前和拖期时间、最小化炉重偏差为目标的混合整数线性规划模型,解决磁性材料成型-烧结两阶段生产调度问题.提出一种混合粒子群优化算法(HPSO)进行模型的求解,该算法采用基于订单的编码方式.针对粒子群算法易陷入局部最优,在迭代过程中引入模拟退火思想.改进粒子群算法的全局极值和个体极值选取方式,使算法尽快收敛到非劣最优解.生产现场实际数据仿真结果表明:该混合粒子群算法无论在求解精度,还是求解速度上均优于普通粒子群算法和遗传算法. 相似文献
6.
7.
8.
基于RBF神经网络的转炉炼钢终点预报 总被引:33,自引:2,他引:31
转炉炼钢终点温度和成分是转炉炼钢的控制目标, 它与吹氧量、铁水加入量等多个变量之间存在着严重的非线性关系, 且无法在线连续测量。作者提出了基于RBF 神经网络的转炉炼钢终点温度及碳含量预报模型, 并结合某钢铁企业一座180t 转炉的实际数据进行模型验证研究。结果表明, 该方法收敛速度快, 预报精度高。 相似文献
9.
运用多项式方程方法,设计一种多率自校正GLQG推理控制器。通过采用推理控制系统I/O模型,把推理估计、LQG最优控制和自校正控制有机地结合起来,简化了推理控制系统的设计,实现了自校正控制,并可用于非最小相位系统和开环不稳定系统。 相似文献
10.