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An Optimal Control Scheme for a Class of Discrete-time Nonlinear Systems with Time Delays Using Adaptive Dynamic Programming 被引量：17
1
作者 WEI Qing-Lai ZHANG Hua-Guang +1 位作者 LIU De-Rong ZHAO Yan 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期121-129,共9页
关键词 非线性系统 最优控制 控制变量 动态规划
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基于自适应动态规划的一类非线性多智能体的事件触发控制
2
作者 陈炯 张飞建 王凯 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第7期155-160,共6页
针对一类非线性多智能体系统的最优控制设计基于事件触发的自适应动态规划的控制策略。该文设计基于事件触发的分布式最优控制器,不仅避免了冗余数据的传输还最小化每个智能体的性能函数;设计分布式多智能体性能指标函数并通过强化学习... 针对一类非线性多智能体系统的最优控制设计基于事件触发的自适应动态规划的控制策略。该文设计基于事件触发的分布式最优控制器,不仅避免了冗余数据的传输还最小化每个智能体的性能函数;设计分布式多智能体性能指标函数并通过强化学习的方法求得多智能体系统的HJB方程,从而获得系统的最优控制策略。通过Lyapunov方法和梯度下降法获得了基于事件触发的评价网络更新率,并证明了闭环控制系统的稳定性。最后通过MATLAB仿真实验验证了控制方法的有效性。 展开更多
关键词 非线性多智能体 事件触发 自适应动态规划 神经网络
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基于神经网络的优化算法在EDA中应用研究进展
3
作者 赵晨晖 贺珊 +1 位作者 刘先明 郭东辉 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第1期1-10,共10页
为了应对芯片设计复杂度的提升,电子设计自动化工具和方法也在不断进步。然而,EDA需要协调达到最佳的功率、性能和面积,通常其不能保证最优的解决方案。EDA工具在电路设计阶段包括逻辑综合、布局布线及验证等均属于多目标、多约束的非... 为了应对芯片设计复杂度的提升,电子设计自动化工具和方法也在不断进步。然而,EDA需要协调达到最佳的功率、性能和面积,通常其不能保证最优的解决方案。EDA工具在电路设计阶段包括逻辑综合、布局布线及验证等均属于多目标、多约束的非线性规划求解过程,且为了更好解决求解中的不确定性和易于出现局域极值等难题,基于神经网络的优化算法已被集成到EDA工具的设计流程中。首先对EDA中的优化问题、多目标优化计算及基于神经网络的优化算法进行了简要概述,继而详细梳理了基于神经网络的优化算法在逻辑综合、布局布线及验证等不同设计阶段中的优化求解方法,并阐述了当前研究所面临的挑战与机遇,希望为集成电路自动化设计及相关领域研究提供参考。 展开更多
关键词 电子设计自动化 非线性规划 多目标优化 神经网络 优化计算
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迁移增量启发式动态规划及污水处理应用
4
作者 王鼎 李鑫 《北京工业大学学报》 北大核心 2025年第3期277-283,共7页
针对污水处理系统中的溶解氧(dissolved oxygen,DO)质量浓度控制问题,提出一种迁移增量启发式动态规划(transferable incremental heuristic dynamic programming,TI-HDP)算法。针对污水处理过程的特性,该算法通过将控制变量的更新方式... 针对污水处理系统中的溶解氧(dissolved oxygen,DO)质量浓度控制问题,提出一种迁移增量启发式动态规划(transferable incremental heuristic dynamic programming,TI-HDP)算法。针对污水处理过程的特性,该算法通过将控制变量的更新方式改进为增量形式,提升了算法的抗干扰能力,并弱化了与增量式比例-积分-微分(proportional-integral-derivative,PID)算法之间的结构差异。基于数据驱动的思想,通过利用PID算法所产生的历史数据,成功地将传统控制领域中的专家经验迁移到TI-HDP算法框架中,保证了TI-HDP算法前期控制策略的稳定性。仿真结果表明:与PID算法和传统的启发式动态规划算法相比,所提算法对DO质量浓度具有更高的控制精度。 展开更多
关键词 启发式动态规划(heuristic dynamic programming HDP) 智能控制 知识迁移 非线性系统 神经网络 污水处理
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非线性最优化动力配煤技术的研究 被引量：29
5
作者 汤龙华 周俊虎 +5 位作者 曹道卿 殷春根 骆仲泱 姚强 曹欣玉 岑可法 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第5期455-459,共5页
针对动力配煤局限于线性规划的现状及其缺点，研究了用非线性规划实现动力优化配煤的新技术．实验研究及其理论分析表明，混煤与单煤特性指标之间的关系是非线性的．用神经网络方法、线性拟合等多种手段来定量地描述这种非线性规律，从... 针对动力配煤局限于线性规划的现状及其缺点，研究了用非线性规划实现动力优化配煤的新技术．实验研究及其理论分析表明，混煤与单煤特性指标之间的关系是非线性的．用神经网络方法、线性拟合等多种手段来定量地描述这种非线性规律，从而建立了动力配煤的非线性优化数学模型，并将模型应用于正在建设中的杭州配煤场，得到了与以往线性优化模型不同的重要结果，显示了用非线性优化技术实现动力配煤的重要意义． 展开更多
关键词 动力煤 配煤 非线性 最佳化 神经网络
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优化配煤理论的研究以及配煤专家系统的开发 被引量：25
6
作者 阮伟 周俊虎 +3 位作者 汤龙华 姚强 曹欣玉 岑可法 《动力工程》 CSCD 1999年第6期434-437,508,共5页
对优化配煤技术进行了系统的试验研究，发现混煤特性与组成单煤之间并非是简单的加权关系，而是具有强烈的非线性特性。这种特征可综合运用神经网络理论、模糊数学等现代数学方法加以满意地描述。作者还根据非线性配煤理论开发了优化配... 对优化配煤技术进行了系统的试验研究，发现混煤特性与组成单煤之间并非是简单的加权关系，而是具有强烈的非线性特性。这种特征可综合运用神经网络理论、模糊数学等现代数学方法加以满意地描述。作者还根据非线性配煤理论开发了优化配煤专家系统，并已成功地应用于杭州配煤场。图７ 表１ 展开更多
关键词 配煤 非线性 神经网络 专家系统 锅炉
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基于Elman神经网络的动力配煤发热量及着火温度的预测 被引量：23
7
作者 周孑民 朱再兴 +2 位作者 刘艳军 彭好义 高强 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期3871-3875,共5页
针对采用实验法测定电厂动力配煤的发热量和着火温度存在操作繁琐和信息滞后较大等不足,建立Elman神经网络预测模型。该网络模型在学习过程中确定混煤的发热量和着火温度与单煤的水分、灰分、挥发分之间的非线性映射关系。模型利用单煤... 针对采用实验法测定电厂动力配煤的发热量和着火温度存在操作繁琐和信息滞后较大等不足,建立Elman神经网络预测模型。该网络模型在学习过程中确定混煤的发热量和着火温度与单煤的水分、灰分、挥发分之间的非线性映射关系。模型利用单煤的水分、灰分和挥发分含量直接预测混煤的发热量和着火温度,预测结果误差较小。利用置信区间分析法对预测模型的预测效果进行检验。研究结果表明:预测模型具有较高的可靠性和置信度。 展开更多
关键词 ELMAN神经网络 动力配煤 发热量 着火温度 预测模型
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人工神经网络方法在优化动力配煤中的应用研究 被引量：15
8
作者 殷春根 周俊虎 +5 位作者 骆仲泱 姚强 曹欣玉 汤龙华 吴晓蓉 岑可法 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第4期343-348,共6页
对神经网络ＢＰ算法的一些改进作了大量的数值试验研究，并组合了部分改进方法用于动力配煤问题中状态预测过程的建模．最后把神经网络方法纳入到非线性混合离散变量优化设计方法（ＭＤＯＤ法）中，对杭州配煤场的动力配煤过程作了应用... 对神经网络ＢＰ算法的一些改进作了大量的数值试验研究，并组合了部分改进方法用于动力配煤问题中状态预测过程的建模．最后把神经网络方法纳入到非线性混合离散变量优化设计方法（ＭＤＯＤ法）中，对杭州配煤场的动力配煤过程作了应用介绍． 展开更多
关键词 神经网络 优化设计 配煤 动力煤
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汽油调合过程的神经内模优化控制 被引量：15
9
作者 陈捷 王宁 王树青 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第4期532-535,540,共5页
针对某炼油厂的管道汽油自动调合系统，建立了汽油调合过程的神经网络模型，在此基础上，设计出汽油辛烷值的神经内模优化控制器．仿真结果表明了对产品汽油辛烷值的在线闭环实时代化控制方案是可行的．
关键词 汽油 调合过程 神经网络 内模控制 优化控制
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自适应动态规划综述 被引量：83
10
作者 张化光 张欣 +1 位作者 罗艳红 杨珺 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期303-311,共9页
自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)是最优控制领域新兴起的一种近似最优方法,是当前国际最优化领域的研究热点.ADP方法利用函数近似结构来近似哈密顿–雅可比–贝尔曼(Hamilton-Jacobi-Bellman,HJB)方程的解,采用离线... 自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)是最优控制领域新兴起的一种近似最优方法,是当前国际最优化领域的研究热点.ADP方法利用函数近似结构来近似哈密顿–雅可比–贝尔曼(Hamilton-Jacobi-Bellman,HJB)方程的解,采用离线迭代或者在线更新的方法,来获得系统的近似最优控制策略,从而能够有效地解决非线性系统的优化控制问题.本文按照ADP的结构变化、算法的发展和应用三个方面介绍ADP方法.对目前ADP方法的研究成果加以总结,并对这一研究领域仍需解决的问题和未来的发展方向作了进一步的展望. 展开更多
关键词 自适应动态规划 神经网络 非线性系统 稳定性
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优化配煤专家系统的研究及应用 被引量：14
11
作者 阮伟 周俊虎 +1 位作者 曹欣玉 岑可法 《动力工程》 CSCD 北大核心 2001年第6期1572-1575,共4页
对配煤燃烧进行了大量的实验分析和理论研究 ,指出混煤特性与组成单煤之间并非是简单的加权关系 ,而是具有强烈的非线性特征。这种特征可以综合运用神经网络、模糊数学等现代数学方法加以满意地描述 ,并在此基础上成功地开发了优化配煤... 对配煤燃烧进行了大量的实验分析和理论研究 ,指出混煤特性与组成单煤之间并非是简单的加权关系 ,而是具有强烈的非线性特征。这种特征可以综合运用神经网络、模糊数学等现代数学方法加以满意地描述 ,并在此基础上成功地开发了优化配煤专家系统。图 2参 展开更多
关键词 配煤 神经网络 专家系统 优化配煤系统 燃烧 混合煤 燃烧 非线性特征 单质煤
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基于神经网络的特大型焦炉焦炭质量预测研究 被引量：22
12
作者 周洪 闵礼书 邹祥林 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期1543-1547,1552,共6页
预测焦炭质量是焦化企业面临的重要课题,对焦炭质量进行准确的预测,既保证焦炭质量符合要求,又合理利用煤炭资源。研究某焦化公司特大型焦炉炼焦配煤的工艺流程,采用具有非线性特性和自学习能力的BP神经网络对炼焦过程进行建模,确定焦... 预测焦炭质量是焦化企业面临的重要课题,对焦炭质量进行准确的预测,既保证焦炭质量符合要求,又合理利用煤炭资源。研究某焦化公司特大型焦炉炼焦配煤的工艺流程,采用具有非线性特性和自学习能力的BP神经网络对炼焦过程进行建模,确定焦炭质量预测模型的结构和参数,解决炼焦过程中变量之间复杂的非线性关系问题。使用MATLAB软件对模型进行训练和预测仿真,并对影响模型预测精度的因素进行详细的分析。最后采用MATLAB软件与VC++混合编程的方法来完成焦炭质量预测系统的开发。 展开更多
关键词 配煤 焦炭质量预测 BP 神经网络 模型
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基于改进的BP神经网络集成的作物精准施肥模型 被引量：14
13
作者 于合龙 赵新子 +2 位作者 陈桂芬 万保成 高杰 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期193-198,共6页
作物最优施肥量与土壤养分含量、产量之间存在复杂的非线性关系。为更加准确地模拟这种关系,提出一种改进的的BP神经网络集成方法。该方法采用K-均值聚类优选神经网络个体,采用拉格朗日乘子方法计算待集成的神经网络个体的权值。然后,... 作物最优施肥量与土壤养分含量、产量之间存在复杂的非线性关系。为更加准确地模拟这种关系,提出一种改进的的BP神经网络集成方法。该方法采用K-均值聚类优选神经网络个体,采用拉格朗日乘子方法计算待集成的神经网络个体的权值。然后,基于农田肥料效应试验数据,以土壤养分含量和施肥量作为神经网络的输入,以产量作为神经网络的输出,建立了作物精准施肥模型。该模型通过求解一个非线性规划问题,能同时获得最大产量和最优施肥量。试验结果表明,在施肥模型的拟合精度方面,改进的神经网络集成方法(其均方根误差为64.54)明显优于单个神经网络方法(其均方根误差为169.74)。而且,作为一种定量模型,基于改进的神经网络集成的施肥模型优于传统施肥模型,能有效地指导精准施肥。 展开更多
关键词 反向传播 神经网络 非线性规划 精准农业 施肥模型 K-均值聚类
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配煤对高熔点煤灰熔融特性影响的研究 被引量：13
14
作者 谢良才 李风海 +2 位作者 薛兆民 徐龙 马晓迅 《燃料化学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期1430-1439,共10页
采用灰熔点较低的襄阳煤和灰熔点较高的晋城无烟煤组成的混合煤样,利用XRF、SEM、DSC、XRD、三元相图等分析方法,探究了襄阳煤对晋城无烟煤煤灰熔融温度的影响。结果表明,配煤能有效降低高熔点煤灰的熔融温度,当襄阳煤的加入量小于24%时... 采用灰熔点较低的襄阳煤和灰熔点较高的晋城无烟煤组成的混合煤样,利用XRF、SEM、DSC、XRD、三元相图等分析方法,探究了襄阳煤对晋城无烟煤煤灰熔融温度的影响。结果表明,配煤能有效降低高熔点煤灰的熔融温度,当襄阳煤的加入量小于24%时,混合煤灰熔融温度显著降低;襄阳煤的加入量在24%-40%时,混合煤灰熔融温度变化平缓且流动温度低于1 400℃。混合煤灰中的成分在1 000-1 200℃发生一系列的化学反应,主要包括SiO_2与Al_2O_3结合产生高熔点物质莫来石以及Fe_2O_3、CaO与莫来石反应转化形成铁尖晶石、钙长石等新物质,由此造成了煤灰熔融温度的变化。基于BP神经网络对实验数据建立预测模型,其预测效果优于前人总结的经验公式,平均准确度高于99%。利用热力学软件HSC 5.0分析了CaO、Fe_2O_3对降低煤灰熔融温度的影响,分析表明,CaO对莫来石的转化作用优于Fe_2O_3。 展开更多
关键词 配煤 灰熔融温度 BP神经网络
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优化配煤专家系统的研究及应用 被引量：6
15
作者 阮伟 周俊虎 +2 位作者 曹欣玉 骆仲泱 岑可法 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第4期423-426,共4页
对配煤燃烧进行了大量的实验分析和理论研究 ,验证了混煤特性与组成单煤之间并非是简单的加权关系 ,而是具有强烈的非线性特征 ,这种特征可以综合运用神经网络、模糊数学等现代数学方法加以满意地描述 。
关键词 配煤 神经网络 专家系统
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BP神经网络在优化配煤预测模型中的研究 被引量：20
16
作者 李颖 周俊虎 《煤炭转化》 CAS CSCD 北大核心 2002年第2期79-85,共7页
由于掺配煤种煤质的波动 ,配煤是一个在不确定的条件下的优化问题 .传统的线性规划模型已不能解决这种非线性问题 ,而 BP神经网络这一非线性优化工具已成功地应用于混煤煤质特性的预测模型 .本文详细地分析了不同 BP神经网络模型的预测... 由于掺配煤种煤质的波动 ,配煤是一个在不确定的条件下的优化问题 .传统的线性规划模型已不能解决这种非线性问题 ,而 BP神经网络这一非线性优化工具已成功地应用于混煤煤质特性的预测模型 .本文详细地分析了不同 BP神经网络模型的预测效果以及制约其预测效果的主要因素 (网络结构、学习样本数量、隐层节点数、学习精度 ) ,并发现学习样本数是影响 展开更多
关键词 BP神经网络 优化 配煤 煤质特性 学习样本 预测模型
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基于聚类的超闭球CMAC混煤燃烧污染物析出软测量模型 被引量：6
17
作者 李慧 段培永 +1 位作者 王桂荣 魏建平 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期1119-1125,共7页
针对CMAC神经网络的网络节点随输入维数的增大呈几何级数增加的问题,基于模糊聚类提出一种改进的超闭球CMAC神经网络算法,用于电站锅炉混煤燃烧污染物析出软测量模型的建立。以电站锅炉实际运行工况的煤质特性数据和炉内燃烧条件为输入... 针对CMAC神经网络的网络节点随输入维数的增大呈几何级数增加的问题,基于模糊聚类提出一种改进的超闭球CMAC神经网络算法,用于电站锅炉混煤燃烧污染物析出软测量模型的建立。以电站锅炉实际运行工况的煤质特性数据和炉内燃烧条件为输入参数,通过软测量实现大型电站锅炉混煤燃烧硫、氮污染物生成浓度的精确预估和在线测量,用于指导电厂运行人员进行锅炉燃烧调整,以控制污染物的超标排放。与超闭球CMAC算法比较,提出的改进算法可以大大降低高维神经网络节点数并提高神经网络软测量精度,实验结果表明该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 燃烧 污染物析出 CMAC神经网络 软测量 学习 混煤
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基于迭代神经动态规划的数据驱动非线性近似最优调节 被引量：10
18
作者 王鼎 穆朝絮 刘德荣 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期366-375,共10页
利用数据驱动控制思想,建立一种设计离散时间非线性系统近似最优调节器的迭代神经动态规划方法.提出针对离散时间一般非线性系统的迭代自适应动态规划算法并且证明其收敛性与最优性.通过构建三种神经网络,给出全局二次启发式动态规划技... 利用数据驱动控制思想,建立一种设计离散时间非线性系统近似最优调节器的迭代神经动态规划方法.提出针对离散时间一般非线性系统的迭代自适应动态规划算法并且证明其收敛性与最优性.通过构建三种神经网络,给出全局二次启发式动态规划技术及其详细的实现过程,其中执行网络是在神经动态规划的框架下进行训练.这种新颖的结构可以近似代价函数及其导函数,同时在不依赖系统动态的情况下自适应地学习近似最优控制律.值得注意的是,这在降低对于控制矩阵或者其神经网络表示的要求方面,明显地改进了迭代自适应动态规划算法的现有结果,能够促进复杂非线性系统基于数据的优化与控制设计的发展.通过两个仿真实验,验证本文提出的数据驱动最优调节方法的有效性. 展开更多
关键词 自适应动态规划 数据驱动控制 迭代神经动态规划 神经网络 非线性近似最优调节
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基于炼焦煤族组成和结构参数的焦炭质量预测模型及其成焦机理 被引量：11
19
作者 秦志宏 卜良辉 李祥 《燃料化学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期1409-1422,共14页
以五种炼焦煤和44组配合煤为研究对象,在40 kg小焦炉环境下完成煤杯炼焦实验,以煤全组分分离所获得的煤重质组、密中质组和疏中质组收率Y_(HC)、Y_(DMC)、Y_(LMC)及反映煤中氢键缔合情况和脂肪链长短或支链化程度的红外光谱参数I3、I4... 以五种炼焦煤和44组配合煤为研究对象,在40 kg小焦炉环境下完成煤杯炼焦实验,以煤全组分分离所获得的煤重质组、密中质组和疏中质组收率Y_(HC)、Y_(DMC)、Y_(LMC)及反映煤中氢键缔合情况和脂肪链长短或支链化程度的红外光谱参数I3、I4为主要指标,通过BP神经网络分析方法建立了焦炭质量预测模型,并讨论了模型的特点,分析了新模型下的成焦机理。结果表明,使用新的煤组成结构参数预测焦炭质量具有一定优势,成焦率(CR)、显微强度(MSI)、粒焦反应性(PRI)和反应后强度(PSR)的预测值和实测值有较好一致性,对y=x的拟合相关系数分别达到0.986、0.982、0.956和0.926。模型对CR、MSI和PRI的预测效果较好,九个预测样本的平均偏差分别为0.53%、1.58%和1.28%;但对反应后强度PSR预测效果较差,平均偏差在12.22%。研究结果为建立炼焦配煤新方法提供了良好基础。 展开更多
关键词 炼焦配煤 焦炭质量 预测模型 BP神经网络 成焦机理
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电站锅炉飞灰含碳量在线软测量模型算法 被引量：17
20
作者 陈强 王培红 +1 位作者 李琳 冯泽磊 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期45-49,共5页
针对目前锅炉飞灰含碳量测量方法存在时间滞后和精度不高等问题，在分析对锅炉飞灰含碳量影响因素和做锅炉燃烧特性实验的基础上，建立了锅炉飞灰含碳量在线软测量的神经网络模型。算例表明该模型具有良好的泛化能力和敏感性，能正确描... 针对目前锅炉飞灰含碳量测量方法存在时间滞后和精度不高等问题，在分析对锅炉飞灰含碳量影响因素和做锅炉燃烧特性实验的基础上，建立了锅炉飞灰含碳量在线软测量的神经网络模型。算例表明该模型具有良好的泛化能力和敏感性，能正确描述电站锅炉飞灰含碳量的响应特性，可进一步推广使用。 展开更多
关键词 锅炉 神经网络 软测量 飞灰含碳量
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