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高炉布料设定值优化控制 被引量:9
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作者 李晓理 刘德馨 +1 位作者 周翔 陈先中 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期1660-1668,共9页
高炉炼铁是钢铁生产中的重要能耗因素.为了实现生产的节能降耗,布料策略显得极为重要.本文针对某钢铁厂高炉的无料钟布料系统,基于现场采集的数据,建立了以铁水质量和经济效益为变量的指标效益评价函数,给出了最优设定料面的推理机制.... 高炉炼铁是钢铁生产中的重要能耗因素.为了实现生产的节能降耗,布料策略显得极为重要.本文针对某钢铁厂高炉的无料钟布料系统,基于现场采集的数据,建立了以铁水质量和经济效益为变量的指标效益评价函数,给出了最优设定料面的推理机制.针对不同运行环境,建立不同的料面优化设定值,构成多模型集合.当工况环境发生大的变化时,采用切换机制,对比多模型集合,选择最优料面设定值,并在此基础上对布料进行自适应控制,计算布料矩阵,提高布料过程的快速性和准确性.最后对整个高炉动态优化控制系统做了总体分析,基于现场数据,对高炉布料模型进行了仿真和验证. 展开更多
关键词 布料 优化设定值 多模型 自适应控制
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基于神经网络的超临界机组过热汽温设定值优化补偿 被引量:7
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作者 马良玉 陈婷婷 +1 位作者 刘文杰 李倩倩 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期36-42,共7页
基于历史运行数据对过热器喷水减温系统特性进行神经网络建模,在不改变机组原过热汽温控制逻辑和PID参数的前提下,采用基于预测模型的前馈补偿和反馈补偿相结合的策略,在控制回路的顶层对过热汽温设定值进行实时优化补偿,以改善过热汽... 基于历史运行数据对过热器喷水减温系统特性进行神经网络建模,在不改变机组原过热汽温控制逻辑和PID参数的前提下,采用基于预测模型的前馈补偿和反馈补偿相结合的策略,在控制回路的顶层对过热汽温设定值进行实时优化补偿,以改善过热汽温控制效果,并借助600 MW超临界机组仿真机进行仿真试验研究。结果表明:采用设定值优化补偿方案可明显提升过热汽温的控制品质,验证了优化方案的有效性。 展开更多
关键词 超临界机组 过热汽温 神经网络建模 设定值优化补偿
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基于前馈补偿的加热炉炉温设定值优化 被引量:5
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作者 吴小芳 李少远 《控制工程》 CSCD 2008年第1期35-38,共4页
针对加热炉优化控制中大回路反馈补偿存在延迟,不能及时反应工况变化的特点,提出一种基于前馈补偿的加热炉炉温设定值的动态优化控制策略。将加热炉的各个炉段看作串联的子系统,考虑各子系统之间的相互影响,将前一环节的出口处钢坯平均... 针对加热炉优化控制中大回路反馈补偿存在延迟,不能及时反应工况变化的特点,提出一种基于前馈补偿的加热炉炉温设定值的动态优化控制策略。将加热炉的各个炉段看作串联的子系统,考虑各子系统之间的相互影响,将前一环节的出口处钢坯平均温度与理想值的偏差作为前馈信号对其后各段炉温的设定值进行动态补偿,若偏差较大则对各段出口处钢温期望值进行协调。仿真结果表明,该控制策略效果良好,既节约了能源又提高了产品质量。 展开更多
关键词 加热炉 炉温设定值优化 前馈补偿
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基于案例推理增强学习的磨矿过程设定值优化 被引量:11
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作者 代伟 王献伟 +1 位作者 路兴龙 柴天佑 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期53-64,共12页
磨矿粒度和循环负荷是磨矿过程产品质量与生产效率的关键运行指标,相对于底层控制偏差,回路设定值对其影响要严重的多.然而,磨矿过程受矿石成分与性质、设备状态等变化因素影响,运行工况动态时变,难以建立模型,因此难以通过传统的模型... 磨矿粒度和循环负荷是磨矿过程产品质量与生产效率的关键运行指标,相对于底层控制偏差,回路设定值对其影响要严重的多.然而,磨矿过程受矿石成分与性质、设备状态等变化因素影响,运行工况动态时变,难以建立模型,因此难以通过传统的模型方法优化回路设定值.本文将增强学习与案例推理相结合,提出一种数据驱动的磨矿过程设定值优化方法.首先根据当前运行工况,采用基于Prey-Predator优化的案例推理方法,决策出可行的基于Elman神经网络的Q函数网络模型;然后利用实际运行数据,在增强学习的框架下,根据Q函数网络模型优化回路设定值.在基于METSIM的磨矿流程模拟系统上进行实验研究,结果表明所提方法可根据工况变化在线优化回路设定值,实现磨矿运行指标的优化控制. 展开更多
关键词 案例推理 增强学习 神经网络 设定值优化 磨矿过程
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城市污水处理过程动态多目标智能优化控制研究 被引量:20
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作者 韩红桂 张璐 +1 位作者 卢薇 乔俊飞 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期620-629,共10页
城市污水处理过程(Municipal wastewater treatment process,MWWTP)是一个典型的复杂流程工业过程,其优化运行涉及到多个动态性能指标.为了实现城市污水处理运行过程的优化控制,本文提出了一种城市污水处理过程动态多目标智能优化控制方... 城市污水处理过程(Municipal wastewater treatment process,MWWTP)是一个典型的复杂流程工业过程,其优化运行涉及到多个动态性能指标.为了实现城市污水处理运行过程的优化控制,本文提出了一种城市污水处理过程动态多目标智能优化控制方法(Dynamic multiobjective intelligent optimal control,DMIOC).首先,建立了一种基于自适应核函数的动态性能指标模型,实现了城市污水处理关键性能指标的准确描述;其次,设计了一种基于自适应飞行参数调整机制的动态多目标粒子群优化算法(Dynamic multiobjective particle swarm optimization,DMOPSO),可有效平衡粒子的多样性和收敛性,完成了溶解氧和硝态氮优化设定值的实时获取;最后,利用多回路PID控制方法对溶解氧和硝态氮优化设定值进行控制,实现了城市污水处理过程安全稳定运行.将提出的DMIOC应用于城市污水处理基准仿真平台,实验结果显示:DMIOC能够提高溶解氧和硝态氮的控制效果,实现城市污水处理过程出水水质达标,并降低运行成本. 展开更多
关键词 城市污水处理过程 动态多目标智能优化控制 动态多目标粒子群优化 优化设定值
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基于动态分解多目标粒子群优化的城市污水处理过程优化控制 被引量:11
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作者 张璐 张嘉成 +1 位作者 韩红桂 乔俊飞 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期239-245,共7页
为了实现城市污水处理过程各性能指标的优化运行,提出了一种动态分解多目标粒子群优化控制(optimal control based on dynamic decomposed multiobjective particle swarm optimization, OC-DDMOPSO)策略.首先,构建了基于自适应核函数... 为了实现城市污水处理过程各性能指标的优化运行,提出了一种动态分解多目标粒子群优化控制(optimal control based on dynamic decomposed multiobjective particle swarm optimization, OC-DDMOPSO)策略.首先,构建了基于自适应核函数的运行性能指标模型,确定了优化运行目标.其次,设计了基于档案库动态分解的多目标粒子群优化算法,实时获取操作变量的优化设定值.最后,利用预测控制策略跟踪优化设定值,完成了城市污水处理过程优化控制.将提出的OC-DDMOPSO应用于基准仿真平台BSM1,实验结果显示,OC-DDMOPSO能够实现城市污水处理过程稳定运行,保证出水水质达标排放和降低运行成本. 展开更多
关键词 城市污水处理过程 优化控制 动态分解 多目标粒子群优化 优化设定值 预测控制
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污水处理过程多变量优化控制方法研究 被引量:7
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作者 卢薇 《控制工程》 CSCD 北大核心 2021年第2期258-265,共8页
为了解决污水处理过程的优化控制问题,提高出水水质达标率和降低能耗,提出了一种污水处理多变量优化控制方法。首先,通过分析污水处理过程参数与可控变量溶解氧与硝态氮的关系,建立能耗和出水水质模型;其次,提出一种动态惯性权重的多目... 为了解决污水处理过程的优化控制问题,提高出水水质达标率和降低能耗,提出了一种污水处理多变量优化控制方法。首先,通过分析污水处理过程参数与可控变量溶解氧与硝态氮的关系,建立能耗和出水水质模型;其次,提出一种动态惯性权重的多目标粒子群优化算法,该算法平衡了寻优过程中的局部搜索和全局搜索能力,同时提高了算法的收敛速度,获得最优的溶解氧和硝态氮的优化设定值;然后,基于多变量比例积分微分(PID)控制器实现最优设定值的跟踪控制;最后,将所提出的方法应用于基准仿真模型1(BSM1)。仿真结果表明,该方法可以达到准确优化控制,能够在保证出水水质达标的情况下,降低运行能耗。 展开更多
关键词 污水处理过程 多变量优化控制 粒子群优化算法 优化设定值
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状态空间模型的双层结构预测控制算法 被引量:11
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作者 谢亚军 丁宝苍 陈桥 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期69-76,共8页
双层结构预测控制是指先进行设定值优化、再进行设定值跟踪的预测控制.在已有的双层结构动态矩阵控制的基础上,本文给出基于状态空间模型的双层结构预测控制算法.该算法基于干扰模型和新定义的开环预测值,给出了新的开环预测模块.该开... 双层结构预测控制是指先进行设定值优化、再进行设定值跟踪的预测控制.在已有的双层结构动态矩阵控制的基础上,本文给出基于状态空间模型的双层结构预测控制算法.该算法基于干扰模型和新定义的开环预测值,给出了新的开环预测模块.该开环预测模块采用Kalman滤波方法得到操作变量、被控变量的开环动、稳态预测值.基于这些开环预测值,稳态目标计算模块的基本原理同双层结构动态矩阵控制,但是具体细节上遵循状态空间方法.动态控制模块基于稳态目标计算提供的操作变量、被控变量的稳态目标(设定值),采用二次规划算法计算控制作用.仿真算例证实了该算法的有效性. 展开更多
关键词 预测控制 状态空间 KALMAN滤波 设定值优化 双层结构
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