检索结果-内蒙古大学图书馆

太阳能学报 2025年第4期46卷 654-662页

作者：王振春彭建国黄勇燕山大学智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心秦皇岛066004 河北省工业计算机控制工程重点实验室燕山大学秦皇岛066004

首先系统探讨波浪能发电领域的研究现状,详细介绍波浪能发电的基本原理、装置分类,列举常规环境和低密度环境下波浪能转换装置的应用实例。其次,从无源阻尼控制、无功控制和智能控制等多个角度介绍波浪能转换装置的控制方法及其在低能... 详细信息

首先系统探讨波浪能发电领域的研究现状,详细介绍波浪能发电的基本原理、装置分类,列举常规环境和低密度环境下波浪能转换装置的应用实例。其次,从无源阻尼控制、无功控制和智能控制等多个角度介绍波浪能转换装置的控制方法及其在低能量密度下的应用。最后,展望波浪能发电技术的发展方向,指出未来的研究趋势将主要集中在多算法融合的波浪能控制方法和低密度海洋环境下的波浪能发电技术上。

关键词：波浪能低能量密度波浪能发电装置最大波能捕获

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基于模糊粗糙集和鲸鱼优化支持向量机的化工过程故障诊断

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振动与冲击 2022年第2期41卷 177-184页

作者：李国友杨梦琪杭丙鹏李晨光王维江燕山大学智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心河北秦皇岛066004

针对化工过程复杂,故障数据量大、属性多,难以保证故障诊断准确率和速度的问题,提出了一种基于模糊粗糙集(fuzzy rough sets,FRS)和鲸鱼优化的支持向量机(support vector machine,SVM)的化工过程故障诊断方法。通过对化工过程历史数据分... 详细信息

针对化工过程复杂,故障数据量大、属性多,难以保证故障诊断准确率和速度的问题,提出了一种基于模糊粗糙集(fuzzy rough sets,FRS)和鲸鱼优化的支持向量机(support vector machine,SVM)的化工过程故障诊断方法。通过对化工过程历史数据分析,判别故障类型。首先,利用模糊粗糙集对离散化后的过程数据进行特征选择,经过属性约简得出最小故障特征集合;然后,利用一种新型元启发式算法——鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA),对支持向量机的参数进行优化,根据全局最佳适应度函数值,构建故障数据分类模型;最后,将属性约简后的数据集输入到鲸鱼优化的支持向量机故障分类模型中,实现化工过程的故障诊断。利用田纳西-伊斯曼(Tennessee Eastman,TE)过程对构建的FRS-WOA-SVM故障分类模型进行测试及比较。结果表明,该方法故障诊断准确率高、诊断速度快,可以有效地对化工过程中的故障做出诊断。

关键词：故障诊断鲸鱼优化算法(WOA) 模糊粗糙集(FRS) 支持向量机(SVM) 属性约简田纳西-伊斯曼(TE)过程

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基于改进KFDA与DE优化SOM的故障诊断模型及其化工过程诊断

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化工进展 2022年第4期41卷 1793-1801页

作者：李国友张新魁才士文贾曜宇宁泽燕山大学智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心河北秦皇岛066004

针对化工过程故障诊断数据存在高维度、故障特征不易区分、自组织映射(self-organizing map,SOM)网络易陷入局部最优等问题,提出了一种基于改进核Fisher判别分析(kernel Fisher discriminant analysis,KFDA)与差分进化算法(differential... 详细信息

针对化工过程故障诊断数据存在高维度、故障特征不易区分、自组织映射(self-organizing map,SOM)网络易陷入局部最优等问题,提出了一种基于改进核Fisher判别分析(kernel Fisher discriminant analysis,KFDA)与差分进化算法(differential evolution,DE)优化SOM神经网络相结合的故障诊断方法。该方法首先利用欧氏距离对类间距进行加权处理,以避免因类间距离过大造成投影后的数据存在重叠的问题,使故障数据样本获得较好的投影效果,优化分类性能;然后,利用DE算法对SOM神经网络的权值向量进行动态调整,有效避免了由于“死神经元”的出现陷入局部最优的问题;最后,通过对田纳西-伊斯曼(tennessee-eastman,TE)过程和对二甲苯(paraxylene,PX)歧化工艺过程的故障数据进行诊断测试。结果表明,与传统SOM网络相比,提出的KFDA-DESOM算法具有较高的分类诊断精度,可有效应用于化工过程的故障诊断。

关键词：过程控制神经网络优化设计差分进化算法故障诊断

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基于滑模观测器的交流异步电机预设性能位置跟踪控制

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中国电机工程学报 2022年第9期42卷 3432-3442页

作者：刘乐高杰刘鹏方一鸣智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心(燕山大学) 河北省秦皇岛市066004

针对存在匹配/非匹配扰动的交流异步电机位置跟踪控制问题,提出一种基于滑模观测器(sliding mode observer,SMO)的预设性能控制方法。首先,设计一种基于改进指数趋近律的SMO,削弱了常规滑模观测器存在的抖振现象,实现了对电机转子磁链... 详细信息

针对存在匹配/非匹配扰动的交流异步电机位置跟踪控制问题,提出一种基于滑模观测器(sliding mode observer,SMO)的预设性能控制方法。首先,设计一种基于改进指数趋近律的SMO,削弱了常规滑模观测器存在的抖振现象,实现了对电机转子磁链准确的观测估计;其次,将模糊自适应方法与约束处理策略相结合,分别完成交流异步电机位置和磁链预设性能控制器的设计,保证了系统预先设定的瞬态和稳态性能,实现了对系统给定值有效的跟踪控制;再次,采用改进的粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)算法对控制器参数进行优化设计,有效地提高了系统的收敛速度和稳态精度。理论分析表明,系统的位置跟踪误差和磁链跟踪误差不会超过预定的边界,且闭环系统的所有状态都是有界的。最后,通过仿真和模拟实验对比研究,验证了该文所提方法的有效性和可行性。

关键词：交流异步电机滑模观测器模糊自适应控制约束处理策略预设性能控制改进的粒子群优化算法

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未知扰动下冷轧机扭振自适应预定性能控制

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机械工程学报 2021年第4期57卷 202-209页

作者：华长春陈佳强陈健楠陈树宗燕山大学电气工程学院秦皇岛066004 智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心秦皇岛066004

轧机振动一直是板带材轧制生产中普遍存在并难于解决的问题。针对冷轧机主传动系统由于外界不确定性扰动导致的扭振问题,提出一种自适应预定性能控制策略,有效抑制了轧机主传动系统的扭转振动。基于拉格朗日动力学方程,考虑刚度、摩擦... 详细信息

轧机振动一直是板带材轧制生产中普遍存在并难于解决的问题。针对冷轧机主传动系统由于外界不确定性扰动导致的扭振问题,提出一种自适应预定性能控制策略,有效抑制了轧机主传动系统的扭转振动。基于拉格朗日动力学方程,考虑刚度、摩擦及电动机死区等非线性特性和外界不确定性扰动对轧机主传动系统的影响,建立具有下三角结构的轧机主传动系统模型。针对该不确定性非线性模型设计一种自适应预定性能控制器(Adaptive prescribed performance controller,APPC),并利用Lyapunov稳定性理论对所设计的控制器进行严格的理论证明,得出系统的有界稳定性。针对某厂2030 mm冷连轧机主传动系统进行Matlab数值仿真分析,试验结果表明轧辊转速跟踪误差被严格地限制在预定域内,有效避免了扭振现象的产生。通过性能函数的引入,为轧机的扭转振动问题提供了一种有效的控制策略。

关键词：冷轧机扭振自适应控制预定性能控制死区

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面向复杂超多目标优化问题的自适应增强学习进化算法

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控制与决策 2022年第11期37卷 2849-2859页

作者：呼子宇李玉林魏之慧杨景明燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心河北秦皇岛066004

在解决超多目标优化问题中,基于分解的进化算法是一种较为有效的方法.传统的分解方法依赖于一组均匀分布的参考向量,它借助聚合函数将多目标优化问题分解为一组单目标子问题,然后对这些子问题同时进行优化.然而,由于参考向量分布和Paret... 详细信息

在解决超多目标优化问题中,基于分解的进化算法是一种较为有效的方法.传统的分解方法依赖于一组均匀分布的参考向量,它借助聚合函数将多目标优化问题分解为一组单目标子问题,然后对这些子问题同时进行优化.然而,由于参考向量分布和Pareto前沿形状的不一致性,导致这些预定义的参考向量在解决复杂超多目标优化问题时表现较差.对此,提出一种基于自适应增强学习的超多目标进化算法(MaOEA-ABL).该算法主要分为两个阶段:第1阶段,采用一种自适应增强学习算法对预定义的参考向量进行调整,在学习过程中删除无用向量,增加新的向量;第2阶段,设计一种对Pareto形状无偏好的分解方法.为验证所提出算法的有效性,选取具有复杂Pareto前沿的MaF系列测试函数进行仿真研究,结果显示,MaOEA-ABL算法的IGD(inverted generational distance)均值在67%的测试函数上超过了对比算法,从而表明该算法在复杂超多目标优化问题中表现良好.

关键词：超多目标优化进化算法自适应增强学习分解参考向量调整复杂Pareto前沿

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基于多区域中心点预测的动态多目标优化算法

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控制与决策 2022年第10期37卷 2477-2486页

作者：马学敏杨景明孙浩呼子宇韦钦楠燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心河北秦皇岛066004

现实生活中存在很多动态多目标优化问题(DMOPs),这类问题要求算法在环境变化后快速收敛到新的Pareto前沿,并保持解集的多样性,随着Pareto前沿复杂程度的增加,这一问题更加突出.鉴于此,提出一种基于多区域中心点预测的动态多目标优化算法... 详细信息

现实生活中存在很多动态多目标优化问题(DMOPs),这类问题要求算法在环境变化后快速收敛到新的Pareto前沿,并保持解集的多样性,随着Pareto前沿复杂程度的增加,这一问题更加突出.鉴于此,提出一种基于多区域中心点预测的动态多目标优化算法(MCPDMO).首先,根据环境变化的严重程度将种群划分为多个子区域,使得个体的分配更加适应动态变化的环境;然后,分别计算每个子区域的中心点,对不同子区域在不同时刻的中心点建立时间序列,并利用差分模型预测新环境的最优解集,以提高算法对不同环境变化的响应能力;最后,为验证算法的有效性,与3种动态多目标优化算法在10个标准测试函数上进行仿真实验.实验结果表明,所提出算法在具有复杂Pareto前沿的动态问题上表现出更优的收敛性和分布性.

关键词：动态多目标优化多目标优化进化算法预测环境变化程度子区域

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基于决策变量关系的动态多目标优化算法

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控制与决策 2024年第1期39卷 78-86页

作者：呼子宇李紫晗孙浩魏立新王聪燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心河北秦皇岛066004

动态多目标优化问题(DMOPs)需要进化算法跟踪不断变化的Pareto最优前沿,从而在检测到环境变化时能够及时有效地做出响应.为了解决上述问题,提出一种基于决策变量关系的动态多目标优化算法.首先,通过决策变量对收敛性和多样性贡献大小的... 详细信息

动态多目标优化问题(DMOPs)需要进化算法跟踪不断变化的Pareto最优前沿,从而在检测到环境变化时能够及时有效地做出响应.为了解决上述问题,提出一种基于决策变量关系的动态多目标优化算法.首先,通过决策变量对收敛性和多样性贡献大小的检测机制将决策变量分为收敛性相关决策变量(CV)和多样性相关决策变量(DV),对不同类型决策变量采用不同的优化策略;其次,提出一种局部搜索多样性维护机制,使个体在Pareto前沿分布更加均匀;最后,对两部分产生的组合个体进行非支配排序构成新环境下的种群.为了验证DVR的性能,将DVR与3种动态多目标优化算法在15个基准测试问题上进行比较,实验结果表明, DVR算法相较于其他3种算法表现出更优的收敛性和多样性.

关键词：动态多目标优化进化算法预测决策变量关系引导个体多样性保持

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考虑重要输入变量选择的非线性系统模糊辨识

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控制理论与应用 2021年第9期38卷 1381-1392页

作者：刘福才吕金凤任亚雪燕山大学智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心河北秦皇岛066004 河北科技师范学院河北秦皇岛066004

针对有数百个可能输入的复杂非线性动态系统模糊建模问题,本文提出一种新的考虑重要输入变量选择的模糊辨识方法.首先采用两阶段模糊曲线方法(TSFC)从大量可选择的输入变量中给出各输入变量与输出之间的关联度权重,根据输入变量指标快... 详细信息

针对有数百个可能输入的复杂非线性动态系统模糊建模问题,本文提出一种新的考虑重要输入变量选择的模糊辨识方法.首先采用两阶段模糊曲线方法(TSFC)从大量可选择的输入变量中给出各输入变量与输出之间的关联度权重,根据输入变量指标快速选择出重要的输入变量,然后采用模糊聚类(FCM)和高斯(Gaussian)型隶属函数确定模糊模型前提参数,采用递推最小二乘(RLS)辨识出模糊模型结论参数.最后通过对Mackey-Glass混沌时间序列和Box-Jenkins煤气炉数据两个国际标准例题模糊建模验证了该方法的有效性,并将该方法应用到一个实际气动变载荷加载系统的模糊建模中,验证了该方法的实用性.

关键词：模糊系统输入变量选择 Takagi-Sugeno(T–S)模型模糊聚类(FCM)算法 Gaussian函数气动加载系统

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基于微机电系统与径向基函数的水下航行器姿态检测

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计量学报 2022年第9期43卷 1135-1141页

作者：张春宇刘福才程雪聪燕山大学智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心河北秦皇岛066004

为实现水下航行器自主运动控制,准确掌握水下航行器的运动姿态至关重要。微机电系统惯性传感器因具有体积小、成本低和功耗低等特点,被广泛应用于姿态检测系统当中。由于海底的工作环境复杂,故水下航行器在实验过程中设定有一定的非合作... 详细信息

为实现水下航行器自主运动控制,准确掌握水下航行器的运动姿态至关重要。微机电系统惯性传感器因具有体积小、成本低和功耗低等特点,被广泛应用于姿态检测系统当中。由于海底的工作环境复杂,故水下航行器在实验过程中设定有一定的非合作性;因此设计采用径向基函数神经网络算法对采集数据进行训练与分类。实验结果表明,微机电系统惯性传感器结合径向基函数神经网络算法对水下航行器的基本行为识别的平均召回率可达94%。

关键词：计量学姿态检测惯性传感器微机电系统径向基函数神经网络算法

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