基于交叉熵算法的PID 控制器设计

交叉熵优化方法是一种新型高效的随机优化算法,算法控制参数简单,鲁棒性强.将交叉熵优化算法用于PID控制器的参数设计,并与基于遗传算法的PID控制器设计进行对比,结果表明,交叉熵优化算法不仅所获结果较优,而且计算复杂度也明显小于遗传算法.     

复杂工业过程运行优化与反馈控制

过程控制不仅使被控对象的输出尽可能好地跟踪控制器设定值, 而且要对整个工业装置的运行进行控制, 使反映产品在该装置加工过程中质量、效率与消耗等指标, 即运行指标在目标值范围内, 尽可能提高质量与效率指标, 尽可能降低消耗指标, 即实现工业过程运行优化控制. 本文在综述了已有的运行优化与控制方法的基础上, 重点介绍了复杂工业过程的数据驱动的混合智能运行优化控制和运行控制半实物仿真系统, 并以赤铁矿磨矿过程为应用研究案例, 仿真实验和工业应用结果表明所提方法的有效性, 并指出了复杂工业过程运行优化控制研究需要关注的问题.     

浮选过程自动控制系统

针对我国赤铁矿浮选生产过程自动化水平不高、劳动生产率低、工艺指标精矿品位和尾矿品位波动严重的现状,采用美国Ｒockwell 公司的ControlLogix 系列软硬件平台设计开发了浮选过程自动控制系统。详细介绍了控制系统结构、控制系统功能、智能优化设定层和底层回路层的控制策略,以及浮选过程自动控制系统应用软件和人机交互监控界面的开发过程。将本文提出的自动控制系统应用于酒钢选矿厂,长期运行结果表明,系统运行稳定、安全可靠,减轻了现场操作人员的劳动强度,提高了劳动生产率,进而提升了选矿厂的企业竞争力。     

基于未建模动态补偿的非线性自适应切换控制方法

针对一类不确定的离散时间零动态不稳定的单输入-单输出(Single-input single-output, SISO)非线性系统,提出了一种基于未建模动态补偿的非线性控制器. 采用自适应神经模糊推理系统(Adaptive-network-based fuzzy inference system, ANFIS)和一一映射相结合的方法估计未建模动态.在此基础上,提出了由线性自 适应控制器、非线性自适应控制器以及切换机制组成的自适应切换控制方法.该方法通过对上述两种控制器的切换, 保证闭环系统输入输出信号有界的同时,改善系统性能.本文将要求未建模动态全局有界的条件放宽为线性增长, 建立了所提自适应控制方法的稳定性和收敛性分析.通过仿真比较和水箱的液位控制实验,验证了所提方法的有效性.     

基于数据和知识的工业过程监视及故障诊断综述

从复杂工业过程所可能具有的过程特性及数据存取过程中引入的数据特性分析出发,综述了具有复杂数据特性的工业过程的多元统计监视方法,并分别讨论了基于数据和基于知识方法进行故障诊断的优势、进展、适用范围及二者结合的可能.最后探讨了这一领域中值得进一步研究的问题和可能的发展方向.     

一个具有完备性和鲁棒性的模糊规则提取算法

从实际检测数据中提取模糊规则进而建立有效的模糊模型对实现复杂系统的智能建模与控制具有重要意义. 在一些文献中对该问题进行了较深入的研究, 并提出了有效的从数值数据中提取模糊规则的算法(简称为WM 和iWM算法). 对WM和iWM算法的进一步分析研究表明, 该算法在完备性和鲁棒性方面还有进一步改进的可能. 本文采用数据挖掘技术提出一个改进的提取模糊规则的算法(简称DM 算法), 并在完备性和鲁棒性方面与WM 和iWM算法进行了比较研究. 模糊建模实例表明, 本文提出的DM算法具有更好的逼近能力和对不确定数据干扰的鲁棒性.     

基于数据挖掘与系统理论建立摩擦模糊模型与控制补偿

建立机械摩擦力模型及其相应的控制补偿策略一直是人们所关注的问题. 由于摩擦力所固有的非线性及不确定特征, 用传统的数学建模与控制补偿方法难以达到满意的系统性能要求. 本文采用模糊建模技术逼近摩擦动力系统并将辨识结果用在前馈补偿控制器设计中. 模糊建模过程由以下3个部分组成: 首先采用数据挖掘技术辨识出模糊系统的模糊规则库, 然后利用该规则库建立模糊系统的静态模型, 最后以李雅普诺夫稳定性理论为基础进一步辨识出模糊系统的动态模型. 在控制器设计方面, 采用了自适应模糊系统前馈补偿的比例微分(Proportional-derivative, PD)算法. 运用李雅普诺夫稳定性分析证明了闭环系统跟踪误差的有界性. 数值仿真结果表明了该方法的有效性和实用性.     

水泥熟料生产过程生料分解率软测量模型

在水泥熟料生产过程中,针对衡量产品质量的生料分解率不能在线检测的难题,将递归限定记忆主元分析和最小二乘支持向量机结合,提出了基于限定记忆主元分析的最小二乘支持向量机方法.限定记忆主元分析不但解决了传统主元分析的缺点和数据饱和现象,而且简化了最小二乘支持向量机的结构.该方法已经成功应用于酒钢宏达水泥厂水泥熟料生产生料分解...     

磨机负荷检测方法研究综述

为促进磨机检测方法的工业化应用和深入研究,综述磨机负荷检测的主要研究成果.按检测方式将磨机负荷检测方法分为仪表检测法和非仪表检测法.将基本具备现场应用条件,但功能有限的仪表检测法,按检测原理又细分为压差法、振声法、振动法、功率法、超声法等方法.将处于实验室实验、离线研究阶段及借助工业计算机现场应用的非仪表检测方法分为基于磨机外部响应信号和多源信息融合的检测方法.针对每种具体方法,总结了其特征、研究现状以及应用前景.最后指出融合多源信号并结合专家知识、机器学习进行智能检测的软测量方法是未来磨机负荷检测的发展方向.     

加工时间不确定的炼钢连铸生产调度问题研究

针对炼钢连铸生产过程中存在的加工时间不确定性问题,采用三角模糊数表示不确定性加工时间信息,引入４种模糊运算,建立了问题的模糊规划调度模型．采用“中间值最大隶属度”的算法,将模糊规划调度模型转化为非线性规划模型,并在多重精炼工序、多机并行条件下,应用遗传算法求解最小完成时间．最后,利用实际生产数据的仿真实验表明了模型与算法的有效性．