一种汽包锅炉动态模型结构的研究与仿真

探讨了一种充分考虑系统非线性特性的汽包锅炉动态模型结构,描述了动态模型的结构,并探讨了求取动态模型未定参数的方法.为构造新的协调控制系统,给出了预测负荷/压力增量的动态方程.利用这组方程,可以有效地预测机组的实发功率以及主蒸汽压力增量.仿真试验证明,在系统处于稳态时,这些预测方程同实际运行参数吻合得较好,而动态过程具有一定的超前特性     

恒温恒液位系统的动态机理建模与仿真

对恒温恒液位系统进行深入机理分析，根据系统规律建立其动态机理模型。为了使所建模型具有实用性，对模型进行降阶、线性化、增量化及离散化处理，然后进行仿真研究。仿真结果与实际情况的相吻合说明所建模型是有效的，并且该动态机理建模方法是工业系统模型建立时一种易学、有效的方法，具有很好的应用价值。     

黑箱系统的一种简便自适应预测控制策略

采用一种输入输出增量式一元线性回归模型作为黑箱系统的预测模型，应用投影算法估计模型参数．该模型将对象输出增量分解为2个分量：一个为非零控制增量作用下的强制分量，另一个为控制增量为零时的自由分量，是一种非齐次时变线性模型．此外，应用广义预测控制理论，提出了一种基于该模型的自适应多步预测控制策略，导出了基于该模型的多步最优预测算式和最优控制律．该控制策略不仅具有广义预测控制的强自适应能力和强鲁棒性，且模型参数少，算法简单，适用于黑箱系统的控制．仿真结果表明该控制策略是有效的。     

W火焰锅炉炉膛动态数学模型

根据模块化建摸理论，建立了W火焰锅妒炉膛动态数学模型，模型建立中考虑了烟气储质和储能的影响。对碳的反应速度计算式进行了修正，考虑了炉膛压力对反应速度的影响。仿真试验表明，模型正确反映了W火焰锅炉的燃烧特点，动态特性符合对象的过程机理。     

非线性动态增量内模控制算法及应用

为了提高非线性工艺对象的控制质量,基于动态增量内部模型提出一种非线性动态增量内模控制算法.其中,动态增量内部模型是利用一阶纯滞后模型建立;动态增量内模控制算法是依据该动态内部模型和传统内模控制算法原理设计.在对该动态增量内模控制系统的稳定性分析的基础上,选择一种具有高度非线性和时变性的生物反应器作为控制对象来检验其控制性能.仿真结果表明:动态增量内模控制算法的控制效果和抗干扰能力等均优于传统PID控制算法和人工神经网络控制等高级控制算法,具有较好的实际控制工程意义.     

非线性增量电感测试方法的研究

在步进电动机的动态数学模型的结构确定之后,步进电动机的参数误差直接影响到模型的准确程度。本文讨论了步进电动机的磁路结构,提出了非线性增量电感的一种精确测试方法,并对测量结果进行了数学处理,以便于动态仿真需要。     

单井蒸汽辅助重力驱启动过程动态预测模型

利用物质平衡和能量守恒原理,建立了裂缝性稠油油藏水平井蒸汽吞吐动态预测解析解模型,模型分为注蒸汽加热动态计算、油藏平均压力计算及产量计算三个部分,可以对单井蒸汽辅助重力驱的启动过程进行动态预测.以克拉玛依某油田为例进行了计算,结果表明,该模型能用于裂缝性稠油油藏单井蒸汽辅助重力驱启动过程的动态预测.     

灰色系统模型在沉陷预测中的应用

研究了灰色系统模型在矸石地基建筑物沉降和采矿塌陷区残余沉降预测中的应用问题．结合实例，建立了各自的沉降增量预测方程．研究结果表明，应用灰色系统模型预测矸石地基沉降和塌陷区残余沉降是恰当的．     

基于ERP的数据仓库动态增量维护技术

提出了数据仓库动态联机增量维护算法，构建了该算法的模型．阐述了动态联机增量维护算法和利用该算法对数据仓库实体视图的维护技术．以基于ERP数据源的数据仓库为例，描述了本算法在数据仓库中的应用与实现，该算法与技术对数据仓库技术的发展及应用有重要的意义。     

变形双重介质分形油藏渗流数学模型及压力动态特征

在Warren-Root模型基础上，引入分形参数df、θ，渗透率压缩系数αf，和裂缝的压缩系数βf，考虑压力对具有分形特征的渗透率和孔隙度的影响，建立了变形双重介质分形油藏不稳定渗流的数学模型，由于假设裂缝渗透率及孔隙度是压力和空间距离的函数，因而得到的数学模型是非线性的。用预测-校正法求得模型的数值解，并分析了压力的动态特征及对参数的影响。     

不同数值解法对产水气井压降计算的影响

我国气田气井普遍产水,严重影响气井正常生产。而正确预测产水气井井底压力是对这类气井进行生产动态分析和采气工艺设计的基础。考虑到不同数值计算方法会对产水气井井底压力计算精度和计算时间造成影响,以工程常用的气液两相管流H-B模型为基础,通过实例井对比了采用变管段长度增量形式的迭代法、变压力增量形式的迭代法和龙格库塔法计算井底压力的迭代次数和计算误差,并分析各种数值方法所适用的条件。结果表明,龙格库塔法在较宽压力增量范围内具有最佳的精度,而运算次数与迭代法相当,推荐其为产水气井井筒压降计算数值方法。     

基于 RDRNN 的变阻尼半主动结构控制遗传算法

提出了基于ＲＤＲＮＮ的变阻尼半主动结构控制遗传算法应用多输入多输出动态递归神经网络模型ＲＤＲＮＮ预测结构的响应并利用遗传控制算法进行变阻尼控制力寻优，实现了结构振动的变阻尼半主动最优控制。ＲＤＲＮＮ模型针对结构控制中结构状态变量、控制变量和外界荷载对结构的响应有不同的影响，采用分支输入递归处理，不但结构响应预测，精度好，而且神经网络的训练效率也高；基于ＲＤＲＮＮ给出的预测结果，遗传控制算法直接在控     

基于约束最小方差基准的模型预测控制性能评价方法

考虑到实际工业过程中存在各种约束,基于模型预测最小方差控制器的设计原理,提出了一种带约束模型预测控制(MPC)性能评价方法。最小方差控制器的最优预测输出采用控制增量进行预测,目标函数采用最优预测输出和控制增量加权的二次型形式,通过求解二次规划(QP)问题获取最优控制律。该方法不仅考虑了控制输入和输出约束,而且考虑了控制增量约束,因此能够更真实地反映模型预测控制系统的性能。在Wood-Berry二元精馏塔上的仿真研究验证了该方法的有效性。     

动态非线性任意高阶次逼近的增量型最小化递推预测模型

对于一类常见多重时滞非线性离散系统，提出了基于动态非线性任意高阶次逼近的增量型最小化递推预测模型，在此基础上，可实现对存在较大滞后的时滞非线性系统的广义预测控制。     

循环流化床锅炉循环回路过程动态模型——数学模型的建立

依据循环流化床锅炉循环回路各段的运行特点和流体动力特性,结合循环回路压力平衡特性,建立了适用于宽筛分床料粒径分布的循环回路的整体过程动态模型。     

一种充分利用预测信息的广义预测控制律

提出一种充分利用预测信息的广义预测方法，用控制增量的变化趋势对由开环最优控制求出的控制量进行修正，有效抑制超调，兼顾控制的跟踪速度，改善了过程的动态品质。控制算法简单，在线计算量小，仿真结果说明了算法的有效性。     

一种增量型多步预测、多步控制的单变量预测控制算法

探讨了基于 Laguerre函数近似模型的单变量系统的增量型多步预测、多步控制算法 ,分析了算法的稳定特性 ,并进行了仿真     

直流锅炉启动时除氧器水箱压力变化动态特性的仿真研究

在应用质量守恒定律和能量守恒定律，导出了直流锅炉启动进除氧器水箱压力变化动态特性微分方程式，将其用于３００ＭＷ直流锅炉除氧器水箱压力飞升速度的仿真计算，并定量分析了影响压力飞升速度的主要因素。     

用于航班延误预测的集成式增量学习算法

为持续高效地学习不断产生的航班运行信息,提高航班延误预测模型学习新到达数据的效率,采用集成学习思想,提出了一种基于分类与回归树(classification and regression tree,CART)的增量学习算法.首先,将CART算法与Learn++算法结合实现了增量分类与回归树(incremental classification and regression tree,I-CART)算法;然后,进一步分析了基分类器间的区别和与精确度的关系,使用选择性集成算法来提高I-CART算法预测速率;最后,将该算法应用到航班延误预测中,增量地学习航班动态运行信息.实验结果表明,该算法有效地提高了模型预测效果.     

动态交通分配拥挤机理分析与对策的重要途径

通过对动态交通分配模型建模的依据和原则进行探讨，提出了应用动态分配模型进行拥挤机理分析的三种途径，尤其是讨论了如何用随机型瞬时动态用户最优分配模型进行交通拥挤机理分析，在拥挤对策分析中，确定了动态系统最优分配模型作为反应型拥挤对策的理论依据，以及预测用户最优可作为控制型用户最优的理论依据。