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基于IMPC的燃煤发电机组多变量解耦控制策略
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作者 周心睿 安硕 +4 位作者 王兵 谢宏星 朱玉林 赵凯 王正兵 《动力工程学报》 北大核心 2025年第2期263-274,共12页
针对燃煤发电机组燃烧系统的大时滞和参数时变等复杂动态特性,以及主蒸汽压力和炉膛负压间的强耦合关系,提出一种改进多变量解耦模型预测控制(Improved multivariable decoupling model predictive control,IMDMPC)。根据机组历史运行数... 针对燃煤发电机组燃烧系统的大时滞和参数时变等复杂动态特性,以及主蒸汽压力和炉膛负压间的强耦合关系,提出一种改进多变量解耦模型预测控制(Improved multivariable decoupling model predictive control,IMDMPC)。根据机组历史运行数据,利用蜻蜓算法优化偏最小二乘法,构建以主蒸汽压力和炉膛负压为被控量、燃煤量和引风量为控制量的多变量耦合数学模型,运用多变量动态解耦算法对其进行解耦,设计多变量模型预测控制器,按照设定目标函数得到当前时刻控制量,同时实时采集系统输出值对控制器进行反馈校正。仿真实验结果表明:改进多变量解耦模型预测控制与模糊自适应PID控制和未解耦模型预测控制相比,主蒸汽压力和炉膛负压的超调量分别减少20.3%和8.6%,调节时间分别缩短2.6和29.55 s,具有更好的控制精度和鲁棒性。现场应用结果表明:改进多变量解耦模型预测控制策略能够使主蒸汽压力和炉膛负压分别稳定控制在±0.24 MPa和±0.27 Pa,提高了系统的稳定性且波动幅度明显减小,符合工业现场生产要求。 展开更多
关键词 改进多变量解耦模型 预测控制 火电机组 偏最小二乘法 蜻蜓算法
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基于核偏最小二乘法的动态预测模型在铜转炉吹炼中的应用 被引量:12
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作者 宋海鹰 桂卫华 +1 位作者 阳春华 彭小奇 《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期1201-1206,共6页
为实现铜转炉吹炼过程中的关键操作参数的准确预测,构造一种基于核偏最小二乘法的动态预测模型,并提出一种适用于动态建模的在线式异常样本剔除方法。该动态预测模型使用滑动窗方法不断更新建模数据,再利用核偏最小二乘法对动态模型的... 为实现铜转炉吹炼过程中的关键操作参数的准确预测,构造一种基于核偏最小二乘法的动态预测模型,并提出一种适用于动态建模的在线式异常样本剔除方法。该动态预测模型使用滑动窗方法不断更新建模数据,再利用核偏最小二乘法对动态模型的参数进行辨识,最后根据反馈的前次计算误差对本次预测值进行修正。仿真研究结果表明:该动态预估模型具有较好的泛化能力和较强的鲁棒性,并具有较好预测精度(风量预测的相对均方根误差小于10%,氧量预测的相对均方根误差小于19%)。目前,该预测模型被用于某转炉的吹炼辅助决策系统中。 展开更多
关键词 动态预测模型 在线式异常样本剔除 核偏最小二乘法 关键操作量预测 铜转炉吹炼
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基于多方法集成的复杂工艺优化设计研究 被引量:2
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作者 蒋伟进 许宇胜 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期533-539,共7页
针对流程工业复杂的连续生产工艺的特点,提出了基于模式识别、神经网络、遗传算法、非线性回归等多种智能技术集成的复杂工艺过程优化系统的设计思想、体系结构、关键技术和实现方法,主要解决多因子、高噪声、非线性、非高斯分布和非均... 针对流程工业复杂的连续生产工艺的特点,提出了基于模式识别、神经网络、遗传算法、非线性回归等多种智能技术集成的复杂工艺过程优化系统的设计思想、体系结构、关键技术和实现方法,主要解决多因子、高噪声、非线性、非高斯分布和非均匀的复杂工艺系统难题。采用代理技术设计系统的体系结构,用偏最小二乘法和Chelyshev多项式建立领域模型,通过演化计算进行最优问题求解,并用正交实验取得模型学习的样本数。实际应用证明,利用这些方法可以在很少的实验情况下,使所建立的模型能在较大误差范围内指导生产实践。 展开更多
关键词 复杂工艺过程 动态建模 偏最小二乘法 多代理系统
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多变量不确定因素工艺优化配方系统
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作者 李长云 阳爱民 +1 位作者 孙星明 许中华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第19期246-249,共4页
该文介绍了多变量不确定因素工艺优化配方系统的设计思想、系统的结构及关键解决方案和实现的工具。
关键词 多变量不确定因素工艺优化配方系统 演化算法 计算机 动态建模 偏最小二乘法
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基于多方法集成的复杂工艺优化
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作者 舒谷生 《现代电子技术》 2007年第3期134-136,共3页
介绍了基于模式识别、神经网络、遗传算法、非线性回归等多种智能技术集成的复杂工艺过程优化系统的设计思想、体系结构、关键技术和实现方法,主要解决多因子、高噪声、非线性、非高斯分布和非均匀的复杂工艺系统难题。采用Agent技术设... 介绍了基于模式识别、神经网络、遗传算法、非线性回归等多种智能技术集成的复杂工艺过程优化系统的设计思想、体系结构、关键技术和实现方法,主要解决多因子、高噪声、非线性、非高斯分布和非均匀的复杂工艺系统难题。采用Agent技术设计系统的体系结构,用偏最小二乘法和Chelyshev多项式建立领域模型,通过演化计算进行最优问题求解,并用正交实验取得模型学习的样本数。实际应用证明,利用这些方法可以在很少的实验情况下,使建立的模型能在较大误差范围内指导生产实践。 展开更多
关键词 复杂工艺过程 动态建模 偏最小二乘法 多代理系统
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