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基于遗传算法的模型辨识及不对称优化自校正PID控制 总被引:1,自引:1,他引:0
对模型类型已知,但参数变化的对象,提出一种改进的遗传算法来在线辨识模型的参数,用不对称优化法在线调整的PID控制器的参数,实现PID自校正控制。算法根据系统跟踪误差改变辨识精度,从而大大减少了辨识计算量;用保留收敛值二次取种的方法来预测遗传算法的早收敛问题,提高了搜索的精度与速度,防止辨识时出现死循环。仿真表明,该控制器对于变参数对象可获得满意的控制效果。 相似文献
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打浆过程控制的现状和趋势 总被引:6,自引:2,他引:6
本文在查阅了大量文献和实地调研的基础上,回顾了国内外打浆过程控制发展历程,评述了几种典型打浆控制系统的特点、适用范围及取得的效果,并对今后的发展趋势作了较为全面的分析和估计。 相似文献
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对模型类型已知,但参数变化的对象,提出一种改进的遗传算法来在线辨识模型的参数,用不对称优化法在线调整PID 控制器的参数,实现PID 自校正控制。算法根据系统跟踪误差改变辨识精度,从而大大减少了辨识计算量;用保留收敛值二次取种的方法来预防遗传算法的早收敛问题,提高了搜索的精度与速度,防止辨识时出现死循环。仿真表明,该控制器对于变参数对象可获得满意的控制效果 相似文献
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制浆造纸生产中的软测量技术——一个值得重视的课题 总被引:1,自引:0,他引:1
在回顾软测量的基本原理、主要作用及研究进展后,针对造纸工业专用在线质量检测仪表的现状,阐述了开展制浆造纸生产中的软测量技术研究的必要性,指出了蒸煮、打浆、抄造诸过程中一系列有待解决的软测量问题,探讨了解决这些问题的可能性和面临的困难。 相似文献
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研究了对配浆过程实施计算机控制的优化控制方案,力图做到不同工况下配比优化、控制到位,从而保证正常生产、稳定成浆质量、节约造纸原料并减小对后续工段的影响 相似文献
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1INTRODUCTION Modelpredictivecontrol(MPC)isaclassof controlalgorithmsinwhichadynamicprocessmodelisusedtopredictandoptimizeprocessper formance[1].Becausemanyindustrialprocessesare intrinsicallynonlinear,especiallyintwocases[2]:strongnonlinearregulatorcontrolproblemsand servocontrolproblemswithfrequentchangesof operatingpoints.Nonlinearmodelpredictivecon trol(NMPC)techniquesshouldbedevelopedto overcometheeffectofthehardnonlinear.Re cently,someNMPCalgorithmshavebeenputfor ward,whicharema… 相似文献
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Multi-kernel-based support vector machine (SVM) model structure of nonlinear systems and its specific identification method is proposed, which is composed of a SVM with linear kernel function followed in series by a SVM with spline kernel function. With the help of this model, nonlinear model predictive control can be transformed to linear model predictive control, and consequently a unified analytical solution of optimal input of multi-step-ahead predictive control is possible to derive. This algorithm does not require online iterative optimization in order to be suitable for real-time control with less calculation. The simulation results of pH neutralization process and CSTR reactor show the effectiveness and advantages of the presented algorithm. 相似文献
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离散非线性系统开闭环P型迭代学习控制律及其收敛性 总被引:9,自引:3,他引:9
本文在讨论了一般开环与闭环迭代学习控制的不足后,针对一类离散非线性系统,提出了新的开闭环PG型迭代学习控制律,给出了它的收敛性证明,仿真结果表明:开闭环P型迭代律优于单纯的开环或产才环P型迭代 律。 相似文献