检索结果-内蒙古大学图书馆

燕山大学学报 2018年第5期42卷 451-457页

作者：郝娜詹志坤石家庄职业技术学院电气与电子工程系河北石家庄050081 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004

适应负载的时变特性和低损耗运行是永磁同步电机(PMSM)控制中遇到的两大难题,本文针对这些问题提出了一种基于小波神经网络的PMSM最小损耗反推控制方法,实现了负载特性时变情形下的PMSM最小损耗速度控制。首先,在建立PMSM损耗模型的基础... 详细信息

适应负载的时变特性和低损耗运行是永磁同步电机(PMSM)控制中遇到的两大难题,本文针对这些问题提出了一种基于小波神经网络的PMSM最小损耗反推控制方法,实现了负载特性时变情形下的PMSM最小损耗速度控制。首先,在建立PMSM损耗模型的基础上,针对负载转矩与转动惯量的同时变化情况,采用合适的小波神经网络对时变负载的转矩与转动惯量进行了统一辨识;然后,利用负载转矩与转动惯量的估计值代替实际值,设计了基于最小损耗的PMSM反推控制器,并从理论上证明了该控制器的稳定性;最后,利用MATLAB软件对控制方法的正确性和有效性进行了仿真验证。仿真结果表明,该方法对于时变负载特性具有较好的辨识效果,与反推控制和i_d=0的PI控制策略相比,该方法对于参考信号的跟踪更加快速和精确,可提高运行效率约4. 3%。

关键词：永磁同步电机时变负载小波神经网络最小损耗反推控制方法

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基于CGA-SNPOM优化RBF-ARX模型的板形缺陷识别

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矿冶工程 2018年第3期38卷 127-131页

作者：张秀玲李家欢魏其珺董逍鹏周凯旋燕山大学河北省工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心河北秦皇岛066004

针对传统优化算法(SNPOM)在辨识RBF-ARX模型参数时易陷入局部最优解的问题,将云遗传算法(CGA)和SNPOM算法结合,提出一种混合优化算法CGA-SNPOM。并以某公司900HC可逆冷轧机板形识别为应用背景,设计了基于CGA-SNPOM优化RBF-ARX的板形缺... 详细信息

针对传统优化算法(SNPOM)在辨识RBF-ARX模型参数时易陷入局部最优解的问题,将云遗传算法(CGA)和SNPOM算法结合,提出一种混合优化算法CGA-SNPOM。并以某公司900HC可逆冷轧机板形识别为应用背景,设计了基于CGA-SNPOM优化RBF-ARX的板形缺陷识别模型。分别用SNPOM算法和CGA-SNPOM算法对RBF-ARX模型参数进行优化,仿真验证表明,基于CGA-SNPOM优化的板形识别系统克服了SNPOM容易陷入局部极值的缺点,识别精度大幅提高,是一种有效的板形识别方案。

关键词：板形识别板形缺陷 SNPOM 云遗传 RBF-ARX

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基于回声状态网络的机械臂的视觉伺服控制

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系统仿真学报 2017年第8期29卷 1845-1850页

作者：李国友苏侠飞秦晓磊史香雪燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室秦皇岛066004

由于机械臂本身的非线性和强耦合性,使得在研究机械臂控制问题的时候不得不考虑由此而带来的模型不确定项的问题。针对机械臂系统模型中的不确定项部分,将回声状态网络引入到机械臂的视觉伺服控制系统中。利用回声状态网络对系统的不确... 详细信息

由于机械臂本身的非线性和强耦合性,使得在研究机械臂控制问题的时候不得不考虑由此而带来的模型不确定项的问题。针对机械臂系统模型中的不确定项部分,将回声状态网络引入到机械臂的视觉伺服控制系统中。利用回声状态网络对系统的不确定项部分进行辨识,从而在控制律中实现对该部分的补偿,最终实现机械臂的定位控制。利用MATLAB仿真软件对系统进行仿真,仿真结果与没有使用回声状态网络的系统进行比较。结果表明,回声状态网络能很好地对系统的不确定项进行辨识,并通过对不确定项的补偿,使系统能更快达到期望要求。

关键词：回声状态网络视觉伺服机械臂 MATLAB仿真

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基于云神经网络自适应逆系统的电力系统负荷频率控制

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电力自动化设备 2017年第11期37卷 86-91,98页

作者：吴忠强张伟李峰杜春奇燕山大学电气工程学院工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004

针对区域互联电力系统受到风电及负荷扰动后,系统频率会出现大幅度波动的问题,提出一种基于云神经网络自适应逆系统的多区域互联电力系统负荷频率控制方法。在分析单一区域电力系统有功输出特性的基础上,建立计及多区域有功输出的互联... 详细信息

针对区域互联电力系统受到风电及负荷扰动后,系统频率会出现大幅度波动的问题,提出一种基于云神经网络自适应逆系统的多区域互联电力系统负荷频率控制方法。在分析单一区域电力系统有功输出特性的基础上,建立计及多区域有功输出的互联电力系统负荷频率控制模型。采用自适应逆控制有效解决系统响应和扰动抑制的矛盾。将云模型引入自适应逆系统构建云神经网络辨识器。利用云模型在处理模糊性和随机性等不确定性方面的优势,进一步提高神经网络的辨识能力。仿真结果表明,所设计的云神经网络自适应逆系统不仅可以得到好的动态响应,还可以使风电及负荷引起的扰动减小到最小。

关键词：互联电力系统神经网络云模型自适应逆控制负荷频率控制

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无速度传感器DFIG最大风能捕获Backstepping终端滑模控制

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太阳能学报 2017年第3期38卷 623-630页

作者：吴忠强王昕懿赵习博燕山大学电气工程学院工业计算机控制工程河北省重点实验室秦皇岛066004

以双馈风力发电机(DFIG)为研究对象,将两相同步旋转坐标系下的转子磁链定向数学模型看作两个子系统,分别设计Backstepping终端滑模控制器,实现最大风能捕获。设计一种基于非奇异终端滑模的DFIG转速和磁链观测器,采用高阶终端滑模面有效... 详细信息

以双馈风力发电机(DFIG)为研究对象,将两相同步旋转坐标系下的转子磁链定向数学模型看作两个子系统,分别设计Backstepping终端滑模控制器,实现最大风能捕获。设计一种基于非奇异终端滑模的DFIG转速和磁链观测器,采用高阶终端滑模面有效抑制抖振。仿真结果表明所设计的观测器和控制器均具有强鲁棒性,能实现无静差跟踪,系统响应快,稳态精度高。

关键词：双馈风力发电机终端滑模观测器最大风能捕获 Backstepping终端滑模控制器

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基于蝙蝠算法的永磁同步电机健康状态监测

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仪器仪表学报 2017年第3期38卷 695-702页

作者：吴忠强杜春奇李峰张伟燕山大学电气工程学院工业计算机控制工程河北省重点实验室秦皇岛066004

永磁同步电机健康状态监测问题可转化为永磁同步电机多参数辨识问题。为提高系统参数辨识及状态监测效率,提出一种基于多智能体蝙蝠算法的永磁同步电机参数辨识方法。多智能体的邻域竞争合作算子实现了蝙蝠个体间的信息交流,提高了全局... 详细信息

永磁同步电机健康状态监测问题可转化为永磁同步电机多参数辨识问题。为提高系统参数辨识及状态监测效率,提出一种基于多智能体蝙蝠算法的永磁同步电机参数辨识方法。多智能体的邻域竞争合作算子实现了蝙蝠个体间的信息交流,提高了全局寻优能力及算法的动态跟踪性能;自学习算子提高算法局部寻优能力,加快算法收敛速度。永磁同步电机多参数辨识结果表明,多智能体蝙蝠算法能快速有效地辨识电机各参数,依据参数变化实现对电机运行状态的监测及预警。与未改进算法相比,验证了改进算法的有效性和优越性能。

关键词：永磁同步电机健康状态监测参数辨识蝙蝠算法多智能体系统

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基于GA-BP神经网络的弯辊力预设定模型研究与应用

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矿冶工程 2018年第1期38卷 111-114页

作者：田宝亮牛培峰燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004 国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心河北秦皇岛066004

针对弯辊力预设定模型精度低、弯辊力调整到设定值时间长的问题,基于GA-BP神经网络模型,建立了冷连轧机弯辊力预设定优化模型。结果表明,利用GA-BP神经网络优化模型使弯辊力实际值达到预设定值的调整时间平均缩短了115 ms,提高了钢材成... 详细信息

针对弯辊力预设定模型精度低、弯辊力调整到设定值时间长的问题,基于GA-BP神经网络模型,建立了冷连轧机弯辊力预设定优化模型。结果表明,利用GA-BP神经网络优化模型使弯辊力实际值达到预设定值的调整时间平均缩短了115 ms,提高了钢材成材率和板形质量。

关键词：板形冷轧板形控制 BP神经网络遗传算法带钢弯辊力

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基于改进遗传算法优化SVM的轧制力预报

基于改进遗传算法优化SVM的轧制力预报

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第37届中国控制会议

作者：魏立新魏新宇孙浩范锐冯斌燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室

在冷轧轧制过程中,轧制力预报的精确度直接影响着板（带）材的工艺。为提高轧制力预报精度,使用改进的遗传算法优化支持向量机SVM模型。在遗传算法中加入精英策略,利用每代的最佳个体产生精英子种群以提高算法后期的局部搜索能力。并在... 详细信息

在冷轧轧制过程中,轧制力预报的精确度直接影响着板（带）材的工艺。为提高轧制力预报精度,使用改进的遗传算法优化支持向量机SVM模型。在遗传算法中加入精英策略,利用每代的最佳个体产生精英子种群以提高算法后期的局部搜索能力。并在算法中加入精英个体保留策略与自适应遗传算子,来完成对SVM模型的不敏感参数ε惩罚系数C以及核函数参数寻优。实验结果表明,该方法提高了轧制力预报精度。

关键词：轧制力预测遗传算法支持向量机实数编码

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基于粒子群优化的AUV定深跟踪有限时间控制

基于粒子群优化的AUV定深跟踪有限时间控制

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第37届中国控制会议

作者：王洪斌苏博王跃灵王红燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室

针对垂直面欠驱动自治水下机器人（AUV）的定深控制问题,提出了基于粒子群优化的AUV定深跟踪有限时间控制方法。系统存在外界时变干扰且不可测量,根据有限时间控制理论在处理系统的不确定性和外界干扰具有鲁棒性的特点,结合非线性干扰... 详细信息

针对垂直面欠驱动自治水下机器人（AUV）的定深控制问题,提出了基于粒子群优化的AUV定深跟踪有限时间控制方法。系统存在外界时变干扰且不可测量,根据有限时间控制理论在处理系统的不确定性和外界干扰具有鲁棒性的特点,结合非线性干扰观测器实时观测外界未知干扰并且进行补偿控制,从而有效抑制海流等时变干扰的影响。控制器主要参数采用粒子群算法进行优化,可有效提高系统的响应速度并减少稳态误差。理论证明和仿真实验表明该方法能够实现AUV深度的跟踪控制,且具有较强的鲁棒性。

关键词：自治水下机器人深度跟踪非线性干扰观测器反步法粒子群算法有限时间控制器

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基于C-RBF的铝热连轧轧制力预报

基于C-RBF的铝热连轧轧制力预报

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2017中国自动化大会（CAC2017）暨国际智能制造创新大会（CIMIC2017）

作者：张宇魏立新孙浩魏新宇燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室

在铝热连轧中,轧制力预报结果直接影响着板(带)材的工艺。针对热轧过程工艺复杂,参数耦合性强,导致机理模型不易建立等问题,来用基于最小二乘原理的极限学习机(ELM)回归变形抗力子模型;轧制力预报模型中,网络结构对径向基(RBF)网络的误... 详细信息

在铝热连轧中,轧制力预报结果直接影响着板(带)材的工艺。针对热轧过程工艺复杂,参数耦合性强,导致机理模型不易建立等问题,来用基于最小二乘原理的极限学习机(ELM)回归变形抗力子模型;轧制力预报模型中,网络结构对径向基(RBF)网络的误差和训练时间有着较大的影响,提出利用每个神经元对网络输出的贡献度来确定网络结构,在保证预测精度的前提下解决RBF网络结构不合理问题,并进行轧制力预报。基于现场采集数据,对网络进行训练和预测,实验结果表明,轧制力预报模型训练时间0.75s,预测均方差(MSE)可达到0.01。

关键词：变形抗力轧制力预报极限学习机 C-RBF网络动态调整网络结构

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