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基于EMD和选择性集成学习算法的磨机负荷参数软测量被引量：42: 2014年; 针对磨机筒体振动和振声信号组成复杂难以解释、蕴含信息存在冗余性和互补性、与磨机负荷参数映射关系难以描述等问题,提出了基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)技术和选择性集成学习算法分析筒体振动与振声信号组成,建立磨机负荷参数软测量模型的新方法.首先从机理上定性分析了筒体振动及振声信号组成的复杂性;然后采用EMD技术将原始信号自适应分解为具有不同时间尺度的系列组成成分,即本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF);接着在频域内基于互信息(Mutual information,MI)方法分析并选择IMF频谱特征;最后采用基于核偏最小二乘(Kernel partial least square,KPLS)建模方法、分支定界优化算法的选择性集成学习方法建立磨机负荷参数软测量模型,实现了多源多尺度频谱特征的选择性信息融合.基于实验球磨机的实际运行数据仿真验证了该方法的有效性.; 汤健柴天佑丛秋梅苑明哲赵立杰刘卓余文; 关键词：经验模态分解

基于RELS的乙炔法VCM精馏过程的自适应MPC方法被引量：1: 2015年; 为抑制非平稳扰动对具有积分特性的乙炔法VCM精馏过程的影响,提出了一种有效的自适应MPC方法。由于高沸塔塔釜中会不断沉积高沸物,表现出很强的积分特性,因此,将高沸塔塔釜液位作为积分变量进行控制;同时,针对VCM进料温度等因素对高沸塔塔釜液位产生的非平稳扰动,首先,利用RELS算法实时的估计影响高沸塔塔釜液位的扰动,然后,计算扰动在预测误差中所占的比例,最后,通过实时更新旋转因子的数值实现对积分过程的自适应MPC。工业试验结果表明:提出的自适应MPC方法能够有效克服非平稳扰动,高沸塔塔釜液位的标准差为2.6616,比采用自适应MPC方法之前减少了60.7%,验证了该方法的有效性。; 庞强邹涛丛秋梅; 关键词：模型预测控制积分变量

基于选择性融合多尺度筒体振动频谱的磨机负荷参数建模: 高耗能机械设备球磨机内与磨矿质量和效率指标密切相关的负荷参数难以机理建模和直接检测。采用具有灵敏高、抗干扰性强等优点和非线性、非稳态及多尺度等特性的筒体振动信号进行磨机负荷间接测量是新兴研究热点。针对目前基于经验模态分解...; 汤健柴天佑刘卓余文赵立杰; 关键词：磨机负荷; 文献传递

一种基于模型参考自适应辨识的半自动模型预测控制方法被引量：1: 2014年; 多变量预测控制在应用中经常会遇到模型失配的问题,最终导致控制器不能满足控制要求.本文提出了一种模型预测控制(model predictive control,MPC)架构,通过被控对象和预测模型的频率响应误差判断模型是否失配;当模型失配时,首先对被控对象叠加持续激励信号;然后,通过改进的模型自适应辨识方法辨识对象的传递函数模型;最后,经过拉氏逆变换,将传递函数模型转化为FSR(finite step response)模型,重新恢复多变量预测控制.该方法不需要进行离线辨识试验,实现了模型的多变量辨识;辨识的传递函数模型的动态特性更加清晰,便于分析和修改;经过拉氏逆变换得到的FSR模型更加平滑,能够消除因模型误差引起的静差.经过仿真实验,证明了该方法的有效性.; 庞强夏琼邹涛丛秋梅; 关键词：模型失配自适应辨识频率响应

网络环境下不敏感系统的分布式区域预测控制方法被引量：2: 2015年; 针对二分图网络结构下的不敏感系统的可控性比较差的问题,本文提出了带有区域控制的分布式模型预测控制方法.该方法首先利用分支定界法对分布式控制系统结构进行最优设计;然后,结合区域控制提高控制系统的动态性能指标;最后,依据回路之间的关联性的强弱选择每个回路的控制方式(精确控制或区域控制).仿真结果显示带有区域控制的分布式预测控制系统的调节时间比没有带区域控制的分布式控制系统明显缩短;同时,通过对回路控制方式的选择增加了精确控制的智能体数量.仿真结果证明了利用分布式区域预测控制方法可以提高系统的容错性,通过对系统的可控性和关联性进行分析,可以在精确控制和区域控制之间寻找到最优组合,从而达到快速精确的控制效果.; 庞强邹涛丛秋梅; 关键词：分布式控制系统条件数

带有工况中心修正的多模型在线建模被引量：7: 2013年; 针对运行工况频繁波动、单一模型难以描述过程特性的问题,提出了带有工况中心修正的多模型在线建模方案,包括工况识别机制、局部模型、多模型合成机制.工况识别机制根据工况特征变量分析工况范围,由相近度修正工况中心;局部模型采用Hammerstein模型,非线性增益由带有稳定学习算法的小波神经网络建立,线性模型由带控制量的自回归模型(ARX)建立;多模型合成机制采用加权求和方法.在线修正工况中心可反映工况的时间变化特性,参数稳定学习算法改善了模型精度和自适应能力.采用此方法建立污水处理过程化学需氧量(COD)软测量模型,结果表明,模型在工况大范围变化时仍具有满意预测效果.; 丛秋梅苑明哲柴天佑王宏; 关键词：污水处理过程

基于稳定Hammerstein模型的在线软测量建模方法及应用被引量：6: 2015年; 针对复杂工业过程中由于存在未建模动态和不确定干扰,导致关键变量的软测量精度下降的问题,提出了一种基于稳定Hammerstein模型(H模型)的在线软测量建模方法。H模型的非线性增益采用带有时变稳定学习算法的小波神经网络模型,线性系统部分采用基于递推最小二乘的ARX模型,基于输入到状态稳定性理论证明了H模型辨识误差的有界性。其中小波神经网络具有表征强非线性的特性,稳定学习算法可抑制未建模动态和不确定干扰的影响,改善了模型的预测精度和自适应能力。以典型非线性系统和实际污水处理过程为例进行了仿真研究,结果表明,基于稳定H模型的软测量方法具有较高的在线软测量精度。; 丛秋梅苑明哲王宏; 关键词：HAMMERSTEIN模型软测量污水处理过程稳定性

双层结构预测控制中积分过程的稳态目标优化方法被引量：2: 2014年; 讨论了积分过程的稳态优化问题.针对积分过程的模型不确定性对双层结构预测控制中稳态目标计算的影响,在基于"点"模型的经济优化模型的基础上,考虑输入增量变化和输出变量初始值的误差对稳态目标计算的影响,采用迭代补偿的方法,不断的修正"点"模型的等式约束条件,更新优化设定点.通过仿真可以看出,新的稳态优化设定点是一个渐近的动态过渡过程,稳态优化的计算偏差大幅下降,有效地改善了模型不确定性对稳态目标计算的影响.; 庞强邹涛丛秋梅王元; 关键词：积分过程

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中国博士后科学基金(2013M530953)