基于内模控制的滤波方法改进及参数优化实施

针对实际工业控制中出现的系统的随机噪声和量测噪声会严重影响现场生产的控制效果,传统的内模控制方式无法很有效地解决这一问题。将Kalman滤波器引入到传统的内模控制原理中,通过Kalman滤波器来减小甚至消除噪声对控制系统的影响,提高系统的控制精度。同时,利用NLJ算法在考察系统性能指标的情况下,对传统内模原理中的低通滤波器的滤波参数进行自动寻优。通过对滤波环节的改善,充分发挥Kalman滤波和NLJ自动寻优的特点,使得控制系统的鲁棒性和快速性都得到了提高。仿真结果表明提出的设计方法能较好解决单变量和多变量被控对象的实时性和时滞性,并且具有良好的抗噪性,该方法参数调节容易,易于实施。     

基于词典的文本极性计算及分类研究

本文提出了一种基于语义词典的网络评论文本情感分类及极性值计算方法,用于自动识别网络评论中的情感倾向。首先利用爬虫技术采集真实的电子商务网站在线评论文本数据,然后对语料做预处理,接着完成各类语义词典的构建和基础情感词典的扩充,最后使用本文提出的基于词典的无监督分类方法对获取的评论文本进行情感分类及极性值计算。实验结果表明,本文提出的情感识别方法对网络舆论的分类效果较为理想。     

N连接糖基化过程的动态图建模

单克隆抗体药物是当前国际市场上最具价值的药品种类之一,而N连接糖基化反应是单克隆抗体制备过程中非常重要的一个环节.本文采用有向图来描述糖蛋白结构,图模型描述反应网络,因此可以方便地采用分支限界法来生成整个反应网络.而且在这种图模型表示的反应网络中,糖基化反应的分析计算会变得更为容易.综合考虑实际细胞动态变化中高尔基体内转运反应的影响,提出了N连接糖基化反应的动态平衡方程,相比较现有的稳态模型可以提供更多的反应过程信息,并且为反应质量的实时控制做出了理论依据.另外,本文以理论计算与实测值偏差为目标,采用遗传算法对反应过程的大量生化参数进行优化,从而提高计算模型的精度.为了提升仿真模型的计算能力和对实验设计的指导作用,本文基于C++开发了一款专用的糖基化仿真计算平台,提供网络结构的可视化、反应过程的动态曲线、反应参数优化等功能.通过对比本文模型的数据分析与实际机理分析一致验证了模型的有效性.     

PID Controller Design Based on the Time Domain Information of Robust IMC Controller Using Maximum Sensitivity

The IMC (Internal Model Control) controller based on robust tuning can improve the robustness and dynamic performance of the system. In this paper, the robustness degree of the control system is investigated based on Maximum Sensitivity (Ms) in depth. And the analytical relationship is obtained between the robustness specification and controller parameters, which gives a clear design criterion to robust IMC controller. Moreover, a novel and simple IMC-PID (Proportional-Integral-Derivative) tuning method is proposed by converting the IMC controller to PID form in terms of the time domain rather than the frequency domain adopted in some conventional IMC-based methods. Hence, the presented IMC-PID gives a good performance with a specific robustness degree. The new IMC-PID method is compared with other classical IMC-PID rules, showing the flexibility and feasibility for a wide range of plants.     

基于改进粒子群优化的连续系统闭环辨识新方法

将粒子群优化算法(PSO)的全局辨识能力以及无约束多维寻优法--Rosenbrock的局部搜索能力相结合提出一种全新的参数辨识方法.该方法不需要控制器的先验知识,对测试信号无任何要求.仿真实验表明,与PSO-SQP算法及两阶段闭环辨识法相比,该方法对连续系统在响应不充分的情况下有良好的辨识效果.     

基于等效传递函数的多变量大滞后系统的内模控制方法研究

针对多变量大滞后系统存在的强耦合、控制困难等问题,文章提出了一种基于等效传递函数的内模控制新方法;该方法首先给出了具有内模结构的等效传递函数的计算方法,得到系统的等效传递函数;然后采用麦克劳林降阶法对得到的高阶传递函数进行降阶,进而根据降阶后的模型设计内模控制器,有效避免了超前项的出现,降低了控制器设计的复杂性;同时,为了消除稳态误差,在内模控制器上添加了一个由系统稳态响应获取的稳态增益;仿真结果表明,该方法能能够消除系统的稳态误差,实现系统的设定值跟踪;本方法具有设计简单、控制性能好等特点。     

改进的全局K′-means算法及其在数据分类中的应用

为了解决初始聚类中心选择,簇个数的确定,以及孤立点等问题,本文提出了一种改进的全局K′-means算法。改进的算法不仅能够利用辅助聚类函数来计算初始点,而且能够利用目标函数在没有预定义聚类个数的前提下,找到实际的聚类中心个数,同时避免了孤立点问题。将改进的算法应用到实际数据集的分类中,并与改进的全局K-means算法以及K′-means算法进行了比较,实验结果证明所提出的算法能获得更好的聚类结果。     

两种IMC-PID整定方法的比较

主要针对一阶时滞过程和二阶时滞过程设计的内模控制器,分别用麦克劳林展开法和分子分母相同幂次系数相等法为相应的IMC-PID控制器进行了参数整定。分别选取模型进行了仿真,结果表明:分子分母对应幂次相等法控制效果略优于麦克劳林展开法,两种方法都能取得很好的控制效果。     

多变量时滞系统的闭环渐进辨识研究与应用

多变量时滞系统由于滞后以及相互之间的耦合而难以得到理想的辨识效果,因此基于渐进理论,提出一种多变量的闭环辨识方法.采用阶跃作为测试信号,利用两阶段闭环辨识算法进行辨识.首先采用递推ARX算法实现高阶ARX模型对真实模型的逼近,消除耦合,然后利用二阶泰勒近似实现对滞后的辨识,最后采用渐进准则(ASYC)对模型进行降阶,利用输出误差(OE)准则对降阶后的模型进行参数估计.该方法在实际项目的应用中得到了较好的效果,应用前景广阔.