多模型自适应控制的空分系统整体能耗优化

运用多模型自适应控制技术,针对空分系统的整体能耗优化,就空分系统模型集的建立、控制器的设计、切换算法等方面进行了分析。空分系统作为一个实时变化的有机整体,在整体运行过程中存在的操作环境改变对系统的影响,当系统发生变化及波动时,根据相应切换算法切换到可以满足生产变化的模型,采用适合的控制器,以达到实时监控、安全生产的效果,最大限度地优化了系统运行。     

非线性系统的多模型DMC解耦设计

针对工业生产过程大多为多输入多输出非线性系统,干扰因素多,耦合作用强,常规控制方法难以获得满意控制效果的特.提出一种基于动态矩阵控制(DMC)的多模型控制方法,采用误差指标切换函数作为切换准则,根据其最小值来选择与实际最接近模型,并将基于此模型的控制器切换为当前控制器.结合目标函数解耦方法,在模型中考虑其他通道输入对当...     

具有降阶模型的多模型鲁棒自适应控制

传统鲁棒自适应控制由于考虑了实际系统存在的不确定性,在一定程度上扩大了常规自适应控制的应用范围,但是传统鲁棒自适应控制大多只是从系统全局稳定性的角度出发来设计控制器而忽略系统动态和稳态性能,导致其无法在工况多变的实际被控系统中取得令人满意的效果。针对传统鲁棒自适应控制的不足,本文对由ARMA模型描述并包含未建模动态的系统设计了多模型鲁棒自适应控制器。首先采用正则化技术将系统未建模动态转化为系统有界扰动,并在系统降阶模型的基础上根据系统工况的变化设计了多个固定控制器和2个鲁棒自适应控制器,并根据性能指标函数选择最佳控制器作为当前系统控制器以提高系统性能。仿真实验说明当系统存在未建模动态以及系统工况发生变化时,本文设计的控制器能获得较好的控制效果。     

改进的局部保持投影算法的多模型软测量

针对化工生产过程中软测量模型估计精度的问题,提出一种基于改进的局部保持投影算法的多模型建模方法。该方法通过有监督自适应权值的局部保持投影算法对输入数据空间进行特征提取,并结合最近邻分类器算法进行输入空间的划分,最后融合支持向量机实现多模型建模。仿真应用结果表明:将改进的局部保持投影算法应用在UCI数据库的Iris数据集的分类中,其分类精度高于基本的局部保持投影算法的分类精度;同时将改进的局部保持投影算法的多模型建模方法应用于双酚A生产的软测量多模型建模中,该方法能够有效的进行输入空间地划分,构建回归模型的数据更加合理,使得模型估计精度得到了提高,并具有更强的泛化能力。     

多模型分层切换车速控制

针对汽车纵向动力学建模存在较大不确定性的问题,设计了一种多模型分层切换车速控制系统。在不同汽车参数和工况下,辨识得到节气门开度到车速的传递函数,并建立不确定模型集合对其进行描述基础上,应用鲁棒控制理论对监督器和鲁棒控制器集合进行设计,实现了多模型分层切换车速控制。实验结果表明,与自适应控制器相比,设计的控制器对参数变化具有更快的调节能力,实现了更加快速准确的控制。     

基于状态变量-多模型的主汽温控制系统

在现代火力发电厂控制中,锅炉出口过热蒸汽温度(主汽温)是锅炉的主要参数之一,对电厂的安全经济运行有着重大的影响。针对主汽温系统大惯性、非线性的特点,提出了基于状态变量-多模型的控制方案,即先采用状态反馈补偿主汽温的惯性,以PID作为控制器对补偿后的广义被控对象进行控制;再针对不同工况下对象特性的变化,对各工况控制子系统进行模态综合,实现大范围的控制。对主汽温系统的仿真结果表明,该方案可以较好地解决系统的大惯性和非线性问题。     

基于模糊多模型的堆芯功率控制

传统的堆芯功率PID控制器是基于单一功率水平处的堆芯局部模型设计的,难以准确描述整个堆芯功率水平范围的控制。因此,本文基于5个不同功率水平下的传递函数模型,通过三角隶属度函数加权,建立堆芯模糊多模型,并依据该模型设计堆芯功率模糊PID控制。以TMI型压水堆堆芯为对象,开展不同初始功率水平下的堆芯功率跟踪、堆芯进口温度扰动的控制仿真。结果表明,基于模糊多模型设计的堆芯功率模糊PID控制器可实现对堆芯功率的良好控制。     

增量式SVM的数据流异常检测模型

针对网络数据流异常检测,既要保证分类准确率,又要提高检测速度的问题,在原有数据流挖掘技术的基础上提出一种改进的增量式学习算法.算法中建立多模型轮转结构,在每次训练中从几何角度出发求出当前训练样本集的支持向量,选择出分布于超平面间隔中的支持向量进行增量SVM训练.使用UCI标准数据库中的数据进行实验,并且与另外两种经典分类模型进行比较,结果表明了方法的有效性.     

一种基于D-S 和ARIMA 的多模型软测量方法

针对传统软测量方法存在的预测性能差、融合能力低等缺点, 提出一种基于证据理论(D-S) 合成规则和差分自回归滑动平均(ARIMA) 模型的多模型软测量方法. 首先利用自适应模糊核聚类方法和最小二乘支持向量机建立多个子模型; 然后利用D-S 合成规则构造的概率分配函数作为权值因子, 对子模型输出进行融合以得到多模型的输出; 最后结合ARIMA 模型对静态多模型输出进行动态校正. 仿真研究与工业应用的结果表明, 所提出的方法具有良好的预测性能和融合能力.