河北省自然科学基金(F2010001318)
- 作品数：21 被引量：172H指数：8
- 相关作者：牛培峰李国强陈贵林马云飞张先臣更多>>
- 相关机构：燕山大学秦皇岛职业技术学院攀枝花学院更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：动力工程及工程热物理自动化与计算机技术金属学及工艺一般工业技术更多>>
- 基于万有引力搜索算法的电厂锅炉NO_x排放模型的参数优化被引量：20
- 2013年
- 以某330MW煤粉汽包锅炉为测试对象,以支持向量回归机为基础,利用最小二乘支持向量机和一种新的寻优算法———万有引力搜索算法进行了综合建模及参数优化.结果表明:建立的模型较好地实现了对电厂锅炉NOx质量浓度排放量的预测;与遗传算法、蜂群算法和粒子群算法相比,万有引力搜索算法能更好地找到未知优化参数,使得所建模型具有更高的预测能力和泛化能力,从而有效控制燃煤电厂NOx的排放量.
- 牛培峰肖兴军李国强马云飞陈贵林张先臣
- 关键词：最小二乘支持向量机燃烧优化NOX排放参数优化
- 汽轮机滑压运行曲线的优化被引量：4
- 2013年
- 以求解汽轮机变工况运行时的最优运行初压为目标,首先利用在线最小二乘支持向量机算法建立热耗率的实时预测模型,然后利用改进引力搜索算法的全局搜索能力,在可行压力区间范围内搜索热耗率最低时对应的最优运行初压,最后给出了优化后的滑压运行曲线,该曲线基于设备当前运行环境,对汽轮机的安全经济运行更具指导意义。
- 张维平牛培峰赵文蕾李国强
- 关键词：汽轮机最优初压引力搜索算法
- 基于粗糙集的自适应模糊神经网络用于循环流化床锅炉床温控制的研究被引量：3
- 2012年
- 针对循环流化床(CFB)锅炉床温的非线性、大惯性和大延迟等特性,提出了1种基于粗糙集的自适应模糊神经网络的床温控制方法,并且通过大量已知数据的学习得到模糊规则及其隶属度函数。为了减少规则的数目,提高数据的学习效率,引入了粗糙集,从采集数据中提取最小规则集,从而解决了自适应模糊神经网络中的规则爆炸问题。以CFB锅炉床温为控制对象,对基于粗糙集的自适应模糊神经网络控制器进行仿真比较。结果表明,该控制器控制效果优于常规PID控制器,但稳态误差较常规PID控制器大,其稳态误差小于1.7%,在允许范围内。
- 杨成民李国强牛培峰
- 关键词：CFB锅炉床温控制粗糙集模糊神经网络PID控制器
- 大型钢铁企业能量管理信息系统的框架结构及组成
- 为了实现钢铁企业的节能降耗,寻求钢铁企业节能降耗的新方法和有效途径,我们研究开发了某大型钢铁企业的能量管理信息系统(简称EMIS),通过在钢铁企业的实际应用,证明了作为钢铁企业信息化和自动化的重要组成部分的能量管理信息系...
- 牛培峰张维平
- 关键词：能量管理信息系统节能降耗
- 文献传递
- 基于GSA—SVM的循环流化床锅炉NO_x排放特性模型被引量：4
- 2013年
- 为了准确地预测循环流化床锅炉NO_x排放量，以某热电厂循环流化床锅炉燃烧数据为样本，提出了基于支持向量机（SVM）的循环流化床锅炉NO_x排放特性GSA—SVM模型。由于SVM精度及泛化能力依赖于参数选择，故将万有引力搜索算法（GSA）运用到模型参数寻优过程中，利用不同工况下的样本数据检验了模型的预测性能，并将该模型分别与BP神经网络、粒子群（PSO）和遗传算法（GA）优化的SVM模型进行比较，仿真实验证明GSA—SVM模型具有很好的辨识能力及良好的泛化能力。
- 牛培峰麻红波李国强马云飞陈贵林张先臣
- 关键词：计量学支持向量机循环流化床锅炉
- UCM轧机转向辊磨损补偿模型与应用被引量：1
- 2016年
- 为了提高冷轧带钢的板形质量,建立了转向辊磨损补偿模型,依托该模型开发的在线板形信号补偿技术成功应用于1 450 mm冷带轧机上,使板形辊在线检测板形信号准确反映冷轧带钢的真实板形情况。结果表明:增加补偿曲线后明显改善了带钢板形,提高了板形的平坦度,对实现冷轧带钢的高精度板形控制具有重要作用。
- 田宝亮牛培峰
- 关键词：板形冷轧板形检测板形辊
- 基于双层聚类与GSA-LSSVM的汽轮机热耗率多模型预测被引量：13
- 2016年
- 针对单模型难以精确描述具有复杂非线性特性的汽轮机热耗率的问题,提出一种新的热耗率多模型建模方法。首先应用GK算法分析出最优聚类个数以及初始聚类中心,避免了聚类数确定的盲目性;然后利用核模糊C均值算法对热耗率样本集做出聚类划分,在每个子空间中利用最小二乘支持向量机(LSSVM)辨识出相应子模型,同时,为了保证子模型精确度,采用引力搜索算法来解决LSSVM参数优化问题;最后,将子模型通过隶属度值加权融合得到精确的热耗率预测模型。以某600MW超临界汽轮机组为研究对象,基于现场数据建立汽轮机热耗率预报模型,仿真结果验证了提出的多模型建模方法具有较高的预报精确度和泛化能力。
- 牛培峰刘超李国强张维平陈科
- 关键词：热耗率引力搜索算法聚类
- 基于模糊滑模的不确定混沌系统控制
- 2012年
- 提出了一种利用直接自适应模糊神经网络控制与模糊滑膜控制相结合来控制一类不确定非线性混沌系统的新方法。应用Takagi-Sugeno模糊逻辑系统设计系统控制律和参数在线调整规则,使控制系统能准确的跟踪给定信号,同时具有较强的抑制系统参数摄动的能力以及抑制随机噪声的能力。仿真实验结果表明,此算法有效地实现了不确定混沌系统的追踪控制,使系统的跟踪误差减小,提高了系统的鲁棒性,应用前景十分广阔。
- 牛培峰金音陈贵林张君窦春霞
- 关键词：混沌系统模糊滑模控制模糊神经网络自适应控制
- 模糊神经网络自适应控制在循环流化床锅炉燃烧控制系统中的应用研究被引量：4
- 2011年
- 循环流化床锅炉是一种比较复杂的被控对象,采用常规的控制方法难以收到好的控制效果。在本文中,根据模糊控制理论和神经网络技术,一种模糊神经网络控制器被提出,通过对神经解耦网络的合理设计,使得该控制器不但可以适应被控对象的变参数运行工况,而且可以实现循环流化床锅炉燃烧过程主汽压力与床层温度的解耦。仿真试验和现场应用结果证明,本文提出的模糊神经网络控制器对循环流化床锅炉燃烧过程具有良好的控制效果。
- 牛培峰高龙陈贵林王怀宝张君
- 关键词：循环流化床锅炉模糊神经网络燃烧过程
- 基于万有引力优化的支持向量机模型在板形识别中的应用被引量：8
- 2012年
- 针对目前板形模式识别模型泛化能力不高、训练速度慢等缺陷,以1次、2次、3次、4次勒让德正交多项式为板形缺陷基本模式,提出了由支持向量回归机(SVR)构建的模式识别模型;为了提高该模型的精确度,引入万有引力算法(GSA)优化SVR的参数,由此构成GSA-SVR预测模型。仿真试验结果表明:GSA-SVR模型不仅识别结果精度高,而且与PSO-BP神经网络模型相比泛化能力更强,训练速度更快,其识别结果可以为板形控制提供有效的依据。
- 牛培峰李鹏飞李国强马云飞
- 关键词：板形勒让德多项式支持向量回归机
