基于BP网络逆模型的轧辊偏心自适应逆控制

针对冷轧带钢生产中的轧辊偏心控制问题,将神经网络与自适应逆控制相结合,提出一种基于BP网络逆模型的自适应逆控制方法。将系统的动态特性控制和对象的噪声控制分成两个独立的过程,当动态性能达到最优时,对象扰动的影响也减到最小。将该方法应用到350 mm四辊可逆液压轧机上,仿真结果表明,系统具有良好的动态和稳态特性。     

基于预估器的一类多智能体系统神经动态面输出一致控制

本文针对一类含未知扰动与非对称输入饱和的非线性多智能体系统,提出基于预估器的神经动态面输出一致控制策略.在设计预估器的基础上构造预估误差,驱动神经网络更新权值估计系统未知动态,并将预估器与神经网络应用于非线性扰动观测器来补偿广义扰动.本文所提出的控制策略采用神经网络权值范数学习方法,减少学习参数数目.对于非对称的输入饱...     

过热汽温模糊神经网络预测控制器的设计

针对锅炉过热汽温的特点，设计前馈—反馈串级复合型控制系统。主控制器采用基于神经网络预测模型的模糊神经控制，即该控制器首先是将神经网络与预测控制相结合，采用改进的递阶遗传算法对神经网络的权值和结构同时进行训练，实现了非线性、大时滞系统模型的精确预测；然后将模糊控制与神经网络相结合，实现模糊神经预测控制。副控制器采用二自由度PID控制器。仿真结果表明，该控制显著提高锅炉过热汽温这一非线性、大时滞系统的控制品质，且易于工程实现。     

时延变化的滞后系统的HMRAC的设计

首次把混合自适应算法应用到时延变化的滞后系统中,实现了对时延变化的滞后系统的混合自适应控制,增强了该系统的鲁棒性.解决了以往由于时延变化而引起的滞后系统不稳定问题.     

汽包锅炉蒸汽温度的组合混合自适应预估控制器的设计

针对汽包锅炉蒸汽温度的特点，设计了一种具有预估功能的组合混合自适应控制器，它包括几个混合自适应控制器，且这几个控制器并联工作，控制信号由这几个控制器加权获得。理论分析和现场实验结果都表明此方案对解决火电厂热工过程的非线性和大时滞有显著效果，且有快速的适应性和强的鲁棒性，为自适应技术在火电厂中的进一步应用进行了尝试。     

一种基于逆模糊模型的自适应逆控制方法

利用模糊逆建模方法,结合自适应逆控制思想,提出了一种基于模糊逆模型的自适应逆控制方法。首先利用模糊系统理论对未知非线性对象进行离线逆建模,得到模糊逆模型;然后将对象与初始逆模型进行串联,利用LMS算法在线调节逆模型,同时将其进行数字复制作为系统控制器,与对象进行串联。该方法可用较少的模糊规则数达到很好的跟踪控制效果,将该方法用于一混合非线性系统及球形液位控制中,仿真结果验证了该方法的有效性与实用性。     

基于遗传算法的锅炉给水系统聚类自适应模糊控制器的设计

将聚类算法和模糊控制相结合，提出了一种新型的聚类自适应模糊控制器，应用于非线性、多干扰和强耦合的锅炉给水系统中，并用改进的遗传算法将模糊控制器的隶属参数进行优化。仿真表明该方案的适应性、实时性、鲁棒性都很强，具有很强的工程实用价值。     

自适应模糊神经网络控制在锅炉过热汽温控制中的应用

常规的模糊控制系统不能自动地将专家知识经验转化为推理规则库,缺乏有效的方法来改进隶属度函数,而自适应神经模糊推理系统(ANFIS)将模糊逻辑和神经元相结合,采用反向传播算法和最小二乘法的混合算法来调整前提参数和结论参数,并能自动产生模糊规则.在此基础上提出了一种自适应模糊神经网络控制器,并将其应用于火电厂锅炉过热汽温控制中.结果表明:与常规的PID控制相比,该方法提高了锅炉汽温控制系统的动态稳定性和抗干扰性.     

油气田硫化氢气体浓度光纤消逝场传感检测技术

针对光纤消逝场硫化氢(H₂S)气体浓度传感器存在的光源波动噪声、灵敏度低等问题,设计了双光路光谱吸收式检测系统,分析了消逝场光功率与气体浓度、检测灵敏度之间的关系,研究了光纤腐蚀过程中消逝场功率与光纤剩余直径之间的关系;研制消逝场功率比不同的传感光纤进行H₂S气体浓度检测实验,探讨了小范围温度变化对气体浓度检测的影响。实验结果表明:当传感光纤消逝场功率比为10%时,灵敏度高达4.4W·L/mol,最低检测H₂S气体浓度可达5.1×10^-6,且温度在273~333 K范围内变化时对H₂S气体浓度检测的影响很小。光纤消逝场传感器制作成本低、灵敏度高、精度高,可用于油气勘探开发过程中H₂S气体的检测。     

基于ATP-EMTP的PT铁磁谐振与消谐措施研究

基于ATP-EMTP对单相接地故障消失及重合闸引起的铁磁谐振现象进行了分析。