检索结果-内蒙古大学图书馆

控制理论与应用 2019年第1期36卷 53-64页

作者：代伟王献伟路兴龙柴天佑中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819

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... 详细信息

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.

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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有机朗肯循环控制系统的设定值优化

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科学通报 2014年第33期59卷 2792-2798页

作者：张建华林明明史斐孟佳徐进良华北电力大学新能源电力系统闲家重点实验室北京102206 华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 华北电力大学新能源和可再生能源北京市重点实验室北京102206

提出了一种优化有机朗肯循环(organic Rankine cycle,ORC)控制系统设定值的方法.由于ORC系统中存在扰动及工况点的变化,有必要根据运行工况实时调整控制回路设定值,以提高ORC系统的能量转换效率.首先,回顾ORC系统性能分析及优化等相关文... 详细信息

提出了一种优化有机朗肯循环(organic Rankine cycle,ORC)控制系统设定值的方法.由于ORC系统中存在扰动及工况点的变化,有必要根据运行工况实时调整控制回路设定值,以提高ORC系统的能量转换效率.首先,回顾ORC系统性能分析及优化等相关文献,探讨了ORC控制系统设定值优化问题;然后采用基于遗传算法的最小二乘支持向量机(Genetic Algorithm-Least Squares Support Vector Machine,GA-LSSVM),确定了ORC过程控制系统的最优设定值.仿真结果表明当ORC系统的工况发生变化时,由GA-LSSVM算法可以快速确定ORC控制系统的最优设定值.

关键词：有机朗肯循环设定值优化能量转换效率遗传算法最小二乘支持向量机

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温室多时间尺度产量模型研究及温度设定值优化

温室多时间尺度产量模型研究及温度设定值优化

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作者：郑浩同济大学

学位级别：硕士

目前已有的温室温度设定值均根据经验获得，这种方法没有充分考虑作物本身的生理特性及室外气候变化给温室环境调控的能耗带来的影响。本文重点分析基于经济效益最优的温室环境变量设定值优化问题，以温室番茄为研究对象，对优化过程中... 详细信息

目前已有的温室温度设定值均根据经验获得，这种方法没有充分考虑作物本身的生理特性及室外气候变化给温室环境调控的能耗带来的影响。本文重点分析基于经济效益最优的温室环境变量设定值优化问题，以温室番茄为研究对象，对优化过程中所遇到的气候模型不准确以及产量模型无法直接使用等问题展开分析，研究基于节能与产量效益的温室温度设定值优化，取得了以下成果：　　(1)从温室环境控制的全局考虑，从作物生理特性出发，研究在室外天气的不确定情况下温室温度设定值选取对温室生产经济效益变化影响的本质问题，提出以历史天气数据为基础对经济效益进行离线优化，并以实际天气数据对优化结果进行修正的在线滚动优化的“全程离线-短程在线”创新思想;针对优化问题中存在的多时间尺度问题，提出长时间尺度和短时间尺度的经济效益模型分别对应全程离线优化与短程在线优化。　　(2)针对“全程离线-短程在线”优化中所需要的多时间尺度的经济效益模型，提出多时间尺度产量模型的概念，长时间尺度产量模型应用于全程离线优化，短时间尺度产量模型应用于短程在线优化。针对现在还没有能适用于全生产周期优化的机理性的产量模型，通过把Vanthoor产量模型中的干物质分配模型和果实生长模型的时间尺度从“秒”放大到“天”，建立了可用于实际优化计算的机理性的长时间尺度产量模型。与原来的产量模型对比分析，简化模型在保证了一定精度的基础上能够显著地提高运算速度，可以用于全程离线优化计算。　　(3)为了改变目前温度设定值由经验获取的现状，提出基于节能与产量效益优化的温室温度设定值的自动获取方法，并申请了发明专利。该方法分为三层优化，前一层的优化结果作为后一层的约束条件。结合历史气候信息，以温室生产全周期的节能与产量效益最优为目标，基于建立的长时间尺度产量模型和已有的能耗模型，优化得到日平均温度初始设定值;结合一周天气预报信息，以七天的节能与产量效益最优为目标，通过滚动优化方法对日平均温度初始设定值进行二次优化，获得最终的日平均温度设定值;结合一天天气预报信息，以一天光合作用速率最大为目标，根据日平均温度设定值，自动获取一天不同时刻(每两小时)的温度设定值。　　(4)基于Java开发“基于节能与产量效益优化的温室温度设定值的自动获取”软件，通过上传历史气候数据，设置温室基本参数和优化参数，就可以获得一天不同时刻(每两小时)的温度设定值。与上海崇明温室使用荷兰PRIVA控制系统获得的经验设定值相比，在全生产周期中保证作物产量基本一致的情况下，使用本文方法优化得到的温度设定值具有9.1%的节能效果，其中冬季加热阶段具有7.8%的节能效果，春季寒潮阶段节能比例达到24%。

关键词：温室经济效益设定值优化多时间尺度产量模型

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谷氨酸发酵过程区间设定值优化方法研究

谷氨酸发酵过程区间设定值优化方法研究

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作者：崔周莹东北大学

学位级别：硕士

在控制领域中,人们期望从系统中获取信息,从而对系统进行有效地建模、控制与优化。对于复杂工业过程的设定值优化问题,常规的方式是设定点优化。但是在实际过程控制中,或者由于过程的随机干扰、强耦合、非线性等特性;或者由于缺乏足够... 详细信息

在控制领域中,人们期望从系统中获取信息,从而对系统进行有效地建模、控制与优化。对于复杂工业过程的设定值优化问题,常规的方式是设定点优化。但是在实际过程控制中,或者由于过程的随机干扰、强耦合、非线性等特性;或者由于缺乏足够的控制自由度,导致回路级难以实现设定点的精确跟踪;甚至对于一类工业过程,并不需要将被控量严格维持在设定点上,因此在对复杂工业过程进行设定值优化时,区间设定值优化更为合适。本文利用点值过程模型的建立和优化求解思路,解决过程的区间设定值优化问题,即基于过程数据建立过程的区间数学模型,进而应用区间优化求解算法求解过程各个操作变量的区间最优解。为此本文提出基于区间分析理论实现复杂工业过程区间设定值优化的新方法,包括基于区间神经网络建立过程的区间模型,然后基于区间粒子群优化算法进行区间设定值优化求解。以谷氨酸发酵过程为例,基于上述方法对过程中的操作变量进行了区间设定值优化,取得了良好的优化效果,为复杂工业过程的建模和优化提供了一条新的途径。本文主要工作如下。(1)详细介绍了谷氨酸发酵过程、区间分析理论、随机权值神经网络结构及其权值学习算法和粒子群优化算法。(2)提出了一种改进的区间随机权值神经网络权值学习算法。所建立的模型引入了罚因子到误差函数中,利用最小二乘法的原理对隐含层到输出层的权值进行调整。通过仿真实验,证明了所提出的算法具有较好的收敛性和逼近性。(3)在基本区间粒子群优化算法的基础上,提出一种固定粒子宽度的区间粒子群优化算法,即在初始化时通过预设种群粒子的区间宽度来取代原有的随机生成区间粒子的方法。通过仿真实验,证明了该算法的寻优成功率比基本的区间粒子群优化算法更高。(4)建立了谷氨酸发酵的区间随机权值神经网络模型,然后进行了仿真实验,证明其具有较好的预测效果。接着在建立的区间随机权值神经网络的基础上,利用区间粒子群优化算法,得到以产物浓度最大为目标的产物浓度优化轨迹和各操作变量的优化轨迹,并与点值设定值优化策略所得到的结果做比较,证明了区间设定值优化方法的必要性和优势。

关键词：设定值优化区间分析理论谷氨酸发酵区间随机权值神经网络区间粒子群优化算法

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基于集成模型方法的孵化过程设定值优化方法

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中文科技期刊数据库(全文版)自然科学 2018年第6期 00072-00073页

作者：胡灿湖南环境生物职业技术学院湖南衡阳 421005

在孵化设备中,孵化过程主要参数的设定为人工经验确定,难以根据孵化的不同工况进行设定。本文通过将这些影响因素进行分析,提出了一种粒子群改进RBF神经网络的孵化过程设定值集成模型方法。该方法将PSO算法、RBF神经网络相结合,寻找最... 详细信息

在孵化设备中,孵化过程主要参数的设定为人工经验确定,难以根据孵化的不同工况进行设定。本文通过将这些影响因素进行分析,提出了一种粒子群改进RBF神经网络的孵化过程设定值集成模型方法。该方法将PSO算法、RBF神经网络相结合,寻找最佳的温湿度设定值。应用结果表明了该方法的有效性。

关键词：孵化过程设定值优化集成模型

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基于案例推理增强学习的磨矿过程设定值优化方法

基于案例推理增强学习的磨矿过程设定值优化方法

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第28届中国过程控制会议（CPCC 2017）暨纪念中国过程控制会议30周年

作者：代伟王献伟路兴龙柴天佑中国矿业大学信息与控制工程学院东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

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... 详细信息

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。其首先根据当前运行工况,采用带有权值优化算法的案例推理方法,决策出可行的基于ELMAN神经网络的Q函数模型;然后利用实际运行数据,在增强学习的框架下,根据Q函数模型设计回路设定值最优控制率。利用冶金流程模拟软件Met Sim搭建磨矿仿真模型进行实验研究,结果表明了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。

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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磨矿过程设定值在线优化策略设计

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冶金设备管理与维修 2022年第1期40卷 5-6,7,8页

作者：徐凯罗赛陈洪彬鞍钢集团关宝山矿业有限公司中国科学院沈阳自动化研究所中国科学院机器人与智能制造创新研究院鞍钢集团矿业设计研究院有限公司鞍山114044

针对基于传统模型的方法难以在线优化磨矿过程回路设定值的问题,提出了基于案例推理与强化学习的运行指标优化方法,建立基于自回归神经网络的Q函数模型,并应用案例推理更新模型连接权值,实现了磨矿过程关键参数的实时优化。

关键词：案例推理强化学习 Q函数设定值优化磨矿过程

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状态空间模型的双层结构预测控制算法

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控制理论与应用 2017年第1期34卷 69-76页

作者：谢亚军丁宝苍陈桥西安交通大学电子与信息工程学院自动化系陕西西安710049

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... 详细信息

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.

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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监督预测控制算法的应用研究

监督预测控制算法的应用研究

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作者：李素真华北电力大学

学位级别：博士

预测控制作为处理现代工业过程控制的有力工具引起了广泛关注。其中监督预测控制(Supervisory Predictive Control)算法是预测控制的一种典型算法,基于SPC具有良好的控制性能和经济性能,在前人研究成果的基础上,对工业过程中的各种应用... 详细信息

预测控制作为处理现代工业过程控制的有力工具引起了广泛关注。其中监督预测控制(Supervisory Predictive Control)算法是预测控制的一种典型算法,基于SPC具有良好的控制性能和经济性能,在前人研究成果的基础上,对工业过程中的各种应用进行了一定程度的改进和研究。本文的主要工作和创新点包括：(1)针对多模型结构的非线性系统,在特殊工况下建立局部线性模型,分别设计独立的预测控制器,然后根据改进的权值设定方法进行线性输出加权。通过对权值的选取方法进行改进,首次利用监督预测控制算法中的目标函数,不仅包含了误差指标,同时还包含了经济性指标,相对于传统的设计方法而言,可以预防偏差的出现,同时可以抑制控制量的波动,从而进一步防止预测输出的超调。仿真结果验证了基于多模型结构的监督预测控制算法的可行性和有效性,从而为工业过程控制提供了有力的理论依据。(2)对于T-S模型所描述的一类非线性系统,利用多步线性化的模糊预测控制策略,在每个采样点线性化转化为线性时变状态空间模型,进而采用线性监督预测控制的算法进行仿真,进而验证了该算法的可行性。在设定值优化过程中,结合了遗传算法优化原理对设定值进行优化求解。通过单步模糊SPC和多步模糊SPC与传统的线性SPC以及非线性SPC进行对比仿真,仿真结果验证了基于遗传算法的模糊模型的多步SPC算法具有更好的控制性能。(3)利用最小二乘支持向量机回归的思想,对系统进行建模。提出了基于柯西分布加权的最小二乘支持向量机建模的方法,并把辨识出来的预测模型用于监督预测控制算法中,仿真结果表明基于最小二乘支持向量机的监督预测控制算法及基于柯西分布加权的最小二乘支持向量机的监督预测控制算法相比基于支持向量机的监督预测控制算法及传统的加权最小二乘支持向量机的监督预测控制算法具有更好的控制性能。(4)最小二乘支持向量机回归所建立的模型作为监督预测控制的对象,在优化问题上采用改进的粒子群优化算法进行设定值的动态优化计算,通过实际例子进行了仿真研究。(5)针对预测输出超调问题,对阶梯式监督预测控制算法进行改进,提出了单步输出阶梯式监督预测控制算法,通过引入单步预测输出差值项,从而达到一定的目的,并结合实例进行了仿真研究。

关键词：监督预测控制设定值优化最小二乘支持向量机粒子群优化算法阶梯式控制

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一类串联生产过程的建模、控制与优化

一类串联生产过程的建模、控制与优化

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作者：陈庆上海交通大学

学位级别：博士

现代工业生产的发展对生产过程的控制与优化提出了越来越高的要求,除了对单个生产装置或局部过程实现优化控制外,追求全过程的优化已是提高产品质量和降低成本的关键.从控制的角度来说,全过程控制关心的是整个生产过程的最终产品质量的... 详细信息

现代工业生产的发展对生产过程的控制与优化提出了越来越高的要求,除了对单个生产装置或局部过程实现优化控制外,追求全过程的优化已是提高产品质量和降低成本的关键.从控制的角度来说,全过程控制关心的是整个生产过程的最终产品质量的控制,而不是单个回路的行为与整定.已有的全过程控制的研究主要侧重于整体控制结构的设计,控制问题的分解,操作变量的选择与配对.从优化角度来说,已有的研究主要侧重于大工业过程的稳态优化模型的建立与优化算法的设计.本论文研究了一类在实际工业过程中大量存在的串联生产过程的辨识,预测控制,基于人工智能方法的优化模型建立与子过程设定值优化,并结合具体的工业过程,步进式加热炉以及连续退火炉等进行了仿真和应用研究.本论文的主要创新成果包括:1)结合现代大工业生产全过程的特点,提出了串联生产过程的控制与优化问题;综述了大工业生产的建模,控制,优化的研究现状;2)分析了串联生产过程的结构特点,提出了基于阶跃信号测试的串联生产过程的分散闭环辨识算法.把串联生产过程依次分为多个两输入两输出(Two-input Two output, TITO)局部过程,对TITO局部过程分别进行辨识.针对只有相邻子过程间具有关联耦合,以及单向关联耦合的两类串联生产过程进行了研究.3)研究了串联生产过程的预测控制算法.在基于纳什优化分布式预测控制的研究基础上,改进了优化性能指标的选取,提出了一种基于全局最优的分布式预测控制算法,并进行收敛性分析;针对在一个方向上有强耦合,相反方向上有弱耦合的特殊串联生产过程,提出了分布式解耦预测控制算法.4)建立了串联生产过程各子过程设定值变化量与最终产品质量映射关系的IF-THEN模糊规则库;基于IF-THEN模糊规则库,提出了串联生产过程设定值动态优化算法,把模糊优化问题转化为清晰优化问题;结合步进式加热炉的炉温优化设定进行了仿真研究;5)研究了工况变化情况下的串联生产过程的在线动态建模问题.串联生产过程各子过程设定值与最终产品质量之间的非线性映射关系很难直接得到.我们结合连续退火炉的实际数据,基于一种串行学习的神经网络算法,建立了连续退火炉的产品质量模型;基于动态更新的神经网络产品质量模型,用遗传算法对各段炉温设定值进行了优化设定.

关键词：串联生产过程预测控制系统辨识产品质量设定值优化

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