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在锌冶炼浸出过程中,pH值的稳定控制是影响生产成本和产品质量的关键。针对浸出过程连续反应搅拌釜(CSTR)机理复杂、入口条件波动大、反应大滞后的问题,提出了融合流程特性的梯形长短期记忆网络模型预测控制(TLSTM-MPC)算法。首先,分析了影响浸出过程pH值稳定控制的关键因素,结合CSTR的级联特性,提出一种表征CSTR物理特性的梯形长短期记忆网络结构(TLSTM)模型,使预测模型具有较好的物理可解释性。其次,针对入口条件波动和反应过程大滞后的问题,提出了TLSTM-MPC算法,并采用粒子群算法进行优化求解。最后,采用某大型浸出过程现场运行数据进行验证。结果表明,该算法的超调量和调节时间相对传统控制方法分别降低了51.2%和57.4%,且在入口波动的情况下能够快速地稳定pH值。该方法对浸出过程的稳定、高质量生产具有较大的工程实践应用价值。 相似文献
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基于粗集理论的故障规则自动获取系统的研究 总被引:5,自引:0,他引:5
为增强故障诊断专家系统处理不完备信息和自动获取规则知识的能力,应用粗集理论及动态约简思想,深入研究并初步建立了故障规则自动获取系统。其中关键技术包括:故障样本信息的关系型决策表表示;决策表子表的随机采样;条件属性的动态约简算法设计;约简集合的过滤;故障规则的表达结构定义;故障规则的提取和规则的评价等。开发了相应的基于VC 平台的计算机软件,并以汽车发动机异响类故障为样本,对系统的故障规则获取过程进行了案例分析,从相关的实验结果和数据来看,较好地实现了系统的预定目标和功能。 相似文献
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