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Iterative Learning Control of Linear Continuous Systems with Variable Initial States Based on 2-D System Theory: This paper is concerned with the variable initial states problem in iterative learning control(ILC) for linear...; Wei GuanQiao ZhuXu-Dong WangXu-Hui Liu

强鲁棒性和高锐化聚集度的BGabor-NSPWVD时频分析算法被引量：7: 2019年; 针对短时傅里叶变换(Short-time Fourier transform, STFT)、Gabor变换和魏格纳-维尔分布(Wigner-Ville distribution, WVD)出现的时频分辨率模糊和交叉项干扰,以及目前一些主流改进算法如STFT-WVD和Gabor-WVD存在的频率分量三维幅度失真,且抗噪性能及鲁棒性能不理想等问题,提出基于局部二值化、归一化处理再结合的二值化Gabor-归一化WVD (Binarized Gabor-normalized WVD, BGabor-NWVD)和二值化Gabor-归一化伪平滑WVD (Binarized Gabor-normalized smoothed pseudo WVD, BGabor-NSPWVD)算法.数值仿真实验结果表明,BGabor-NWVD和BGabor-NSPWVD算法较好地抑制了交叉项干扰,具有较高的时频锐化聚集度,且两种算法的抗噪性能和鲁棒性也较为理想.基于本文方法对硬质合金顶锤工作时产生的疑似破裂信号进行时频分析,在抑制噪声和交叉项的同时能够较为准确地寻找传感器的频率判别窗口,为金属破裂监测设备数据采集卡提供有效的阈值参考.; 郝国成谈帆程卓程卓王巍张伟民; 关键词：时频分析交叉项抑制鲁棒性

基于NGWarblet-WVD的高质量时频分析方法: 2022年; 针对高聚集度Wigner-Ville distribution (WVD)时频分析方法存在严重的交叉项干扰问题,利用广义Warblet变换(Generalized Warblet transform, GWT)不产生虚假频率分量的特点,提出了WVD与GWT相结合的归一化广义Warblet-WVD (Normalized generalized Warblet-WVD, NGWT-WVD)算法.该算法将GWT与WVD进行矩阵运算,实现滤波效应,抑制WVD产生的新交叉项以及混入自项的交叉项,提高WVD的时频分析质量.实验结果表明, NGWT-WVD方法有效地去除了多分量信号的交叉项干扰,提高信号分析结果的时频聚集度,还原多分量信号的真实时频分布.采用NGWT-WVD方法处理金属疑似破裂样本信号,获取破裂发生区间的时间和频率标志段,为监测传感器设置有效门限值提供判据,取得了良好效果.; 郝国成冯思权王巍王巍谭淞元; 关键词：时频分析交叉项干扰

沿高炉料面径向的机械摆动雷达料形测量系统被引量：10: 2015年; 高炉内部复杂恶劣的环境使得料面信息难以直接检测,针对高温粉尘振动强气流冲击的特殊限制,研制了新的基于机械往复摆动的工业雷达高炉料面测量系统,提出了适应于高炉料面回波检测的拟恒虚警门限检测方法,结合能量中心法及3次样条插值,得出了一种计算高炉料面径向料形曲线的有效算法,综合3D成像技术,实现了沿高炉料面径向料形的实时测量与可视化。围绕某钢铁公司2 650 m3高炉的典型应用,首次实现了工业雷达测量、数据传输、成像算法、料形分类的完整系统架构。该系统可以在高炉恶劣环境下测量任意截面的料面分布情况,为布料优化控制、高效煤气利用和节能减排提供数据支撑。; 魏纪东马金芳万雷贾国利陈先中; 关键词：高炉料面工业雷达

基于先验信息的低信噪比调频连续波雷达信号处理被引量：2: 2015年; 针对恶劣测量条件下宽频带低信噪比调频连续波雷达信号距离模糊问题,建立了固态料面调频连续波雷达信号模型,并提出了以先验信息为辅助,包含信号频域预处理、频带截取及频带能量加权的距离反演方法.实际数据处理结果显示:经过预处理的信号频谱平均信噪比由原来的-5.55 d B提高到8.32 d B;采用包络线截频带法和最小二乘截频带法进行距离反演后拟合料线与实际料线间的料形相似度由0.46分别提高到0.71和0.79.; 侯庆文胥志溦鲁亿方; 关键词：雷达先验信息信噪比

基于数据驱动的高炉料面优化决策模型研究被引量：7: 2018年; 高炉炼铁是一个典型的高能耗、高排放、高污染的工业环节.合理的炉料分布能够形成更加合理的煤气流分布,使得炉内的化学反应更加充分,对高炉长期稳顺运行和节能减排具有重要作用.本文针对基于经验的料面形状决策不能根据炉况变化做出准确和及时的调控的缺陷,提出了基于数据驱动的高炉料面形状优化决策模型.首先,基于现场采集的数据,在考虑高炉生产实际情况约束和变量上下限约束的情况下,建立了以煤气利用率为评价函数的料面优化模型.然后,为了提高模型的精度和决策性能,提出了一种误差补偿超限学习机(extreme learning machine,ELM)方法用于建立料面优化过程模型,以减少模型与实际生产过程之间的误差.在此基础上,采用带有约束条件的自适应粒子群算法对模型进行求解.最后,通过仿真实验验证了所建模型和优化方法的有效性,实验结果表明所构建的高炉料面优化决策模型能够及时根据生产情况的变化给出合理的料面形状,满足现场生产的需求,使高炉高效稳定运行.; 李艳姣张森张森尹怡欣; 关键词：高炉布料煤气利用率自适应粒子群算法

单容水箱系统的高精度自抗扰控制: 单容水箱系统具有非线性、干扰因素多和不确定等特点,本文设计了高精度自抗扰控制器（ADRC）.首先,根据流体动力学原理,建立了系统的非线性机理模型,并经静态工作点线性化处理后得到其简化的模型.然后,针对未知阶次的系统模型,...; 王丽君李擎张芬尹怡欣; 关键词：水箱自抗扰控制扩张状态观测器; 文献传递

无钟炉顶高炉多环布料过程料流轨迹数学模型: 多环布料方式是无钟炉顶高炉生产中最主要的布料方式。在跨档位布料时,布料溜槽同时发生旋转和倾动,使得料流轨迹更加复杂,而长期以来前人建立的众多布料过程中炉料运动数学模型主要针对溜槽倾角固定仅做旋转运动时的布料过程。本文基于...; 赵国磊程树森徐文轩李超; 关键词：多环布料料流轨迹数学模型; 文献传递

基于增强蜂群优化算法的特征选择算法被引量：3: 2016年; 针对传统蜂群优化(BCO)算法探测能力强但搜索能力较弱的问题,提出一种搜索能力增强的BCO算法,并将其应用于数据特征选择问题以提高特征选择的性能。首先,为食物源引入全局权重的概念,用以评估各食物源对种群的重要性,降低蜂群搜索的随机性;然后,设计了两步筛选的招募方法提高蜂群搜索能力并保持多样性;最终,为食物源引入局部权重的概念,用于评估某个食物源与类标签的相关性,从而优化解特征选择问题。仿真实验结果表明,所提方法可以明显提高BCO的优化效果,同时获得了较好的特征选择效果,并且优于基于差异的人工蜂群算法(DisABC)和蜂群优化特征选择算法(BCOFS)。; 张霞庞秀平

高炉炉壁不完备温度检测信息的数据融合软测量方法研究: 本文针对高炉炉壁温度检测系统中由于传感器故障导致的检测信息不完备问题,提出一种基于多传感器数据融合的不完备检测信息软测量方法。首先,依据高炉结构和炉壁温度传感器位置分布建立温度传感器位置描述模型和分区域温度检测模型;其次...; 安剑奇彭凯曹卫华吴敏; 关键词：温度检测软测量数据融合; 文献传递

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国家自然科学基金(61333002)

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