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本文主要研究可变服务率模式下基于需求驱动的传送带给料加工站(CSPS)系统的优化控制问题,主要目标是对系统的随机优化控制问题进行建模和提供解决方案.论文以缓冲库和成品库剩余容量为联合状态,以站点前视距离和工件服务率为控制变量,将其最优控制问题描述为半马尔科夫决策过程(SMDP)模型.该模型为利用策略迭代等方法求解系统在平均准则或折扣准则下的最优控制策略提供了理论基础,特别地,据此可引入基于模拟退火思想的Q学习算法等优化方法来寻求近似解,以克服理论求解过程中的维数灾和建模难等困难.仿真结果说明了本文建立的数学模型及给出的优化方法的有效性. 相似文献
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为了解决误判问题,从预测的角度给出了离群点的定义,并提出了预测可信度和离群度的概念;同时,提出采用置换技术来降低离群点对预测模型的影响,并提出了基于集成预测的稀有时间序列检测算法。针对真实数据集的实验表明,可信度和离群度的定义是合理的,稀有时间序列检测算法是有效的。 相似文献
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单站点传送带给料加工站(Conveyor-serviced production station,CSPS)系统中,可运用强化学习对状态——行动空间进行有效探索,以搜索近似最优的前视距离控制策略.但是多站点CSPS系统的协同控制问题中,系统状态空间的大小会随着站点个数的增加和缓存库容量的增加而成指数形式(或几何级数)增长,从而导致维数灾,影响学习算法的收敛速度和优化效果.为此,本文在站点局域信息交互机制的基础上引入状态聚类的方法,以减小每个站点学习空间的大小和复杂性.首先,将多个站点看作相对独立的学习主体,且各自仅考虑邻近下游站点的缓存库的状态并纳入其性能值学习过程;其次,将原状态空间划分成多个不相交的子集,每个子集用一个抽象状态表示,然后,建立基于状态聚类的多站点反馈式Q学习算法.通过该方法,可在抽象状态空间上对各站点的前视距离策略进行优化学习,以寻求整个系统的生产率最大.仿真实验结果说明,与一般的多站点反馈式Q学习方法相比,基于状态聚类的多站点反馈式Q学习方法不仅具有收敛速度快的优点,而且还在一定程度上提高了系统生产率. 相似文献
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为解决燃煤电厂超低排放改造后,因硫酸氢铵粘结性积灰导致空气预热器蓄热元件严重堵塞的难题,根据硫酸氢铵生成机理、粘附特性及沉积部位,结合空气预热器结构及温度场分布,研发出一种新型在线清灰装置,代替原有的吹灰装置。所研T型吹灰装置的吹灰器采用T型双弧形喷管,喷管上安装多个扇形整流喷嘴,由推进机构定时从冷热端环向延续、径向步进推进。将该装置应用于广东某燃煤电厂600 MW机组锅炉空气预热器,在完成空气预热器蓄热元件的人工清洗且机组运行110 d的同样条件下,对比分析投运原有的蒸汽吹灰装置后、投运T型吹灰装置后的空气预热器差压值,可知使用T型吹灰装置时空气预热器阻力增幅可减少300 Pa以上。对比分析结果表明,采用T型吹灰装置能够有效降低空气预热器阻力,并将阻力长时间维持在较低水平,能够安全、经济、有效清除硫酸氢铵粘结性积灰,提高了机组的经济与可靠性,该装置可进一步推广至其他采用回转式空气预热器并存在严重堵塞问题的燃煤电厂。 相似文献
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以河南地区石英型萤石矿和方解石型萤石矿为研究对象,进行一段磨矿-中矿顺序返回、二段磨矿-粗精矿再磨和二段磨矿-高品位中矿再磨等不同分选工艺的对比试验研究。结果表明,石英型萤石矿宜采用二段磨矿-高品位中矿再磨工艺,既使得粗磨条件下富连生体颗粒得到解离,又减弱了已经解离的萤石颗粒被进一步过粉碎。石英型原矿经过分选后能获得Ca F2品位为97.12%,回收率为91.10%的精矿产品。方解石型萤石矿宜采用一段磨矿、中矿顺序返回工艺,避免了方解石因再磨过粉碎后在精选过程中积累循环后恶化分选指标。方解石型原矿分选后,可获得Ca F2品位和回收率分别为97.60%和85.01%的精矿产品,其中Ca CO3品位为0.59%。 相似文献
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