中央高校基本科研业务费专项资金(FRF-TP-12-005B)
- 作品数：5 被引量：30H指数：4
- 相关作者：李晓理王巧智赵伟王志磊王尚君更多>>
- 相关机构：北京科技大学北京城市学院神华国华(北京)电力研究院有限公司更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 基于客流分析的电梯群控仿真系统研究被引量：11
- 2015年
- 介绍了电梯群控系统客流分布及运行方式的特点。重点研究了几种客流仿真方案,并针对客流变化特征对已有方法进行了改进,提出了一种动态仿真客流数据的方法。在该客流仿真方法基础上,提出了一种电梯群控仿真系统的构建方法,该仿真系统以模块化方式为群控算法提供接口,从而提高了研究效率。最后,以实例形式验证了客流发生方法在该仿真系统中的有效性。
- 赵伟王志磊李晓理王尚君
- 关键词：电梯群控仿真调度客流
- 多分辨率小波极限学习机被引量：2
- 2014年
- 针对一类具有空间不均匀性的辨识和回归问题,提出了基于小波分析的极限学习机方法.从多分辨率分析的思想出发,构造一簇紧支撑正交小波作为隐层激活函数,并利用改进的误差最小化极限学习机训练输出层权重,避免了新加入高分辨率子网络后的重新训练.同时,由一维多分辨分析的张量积构造了二维多分辨小波极限学习机.进而通过脊波变换将小波学习机扩展到高维空间,对脊波函数的伸缩、方向和位置参数进行优化计算.对具有奇异性的函数仿真结果证明,与标准极限学习机相比,小波极限学习机由于其聚微性能在极短的训练时间内更好地逼近目标.一些实际基准回归问题上的测试验证了脊波极限学习机在其中大部分问题上达到更高的训练和泛化精度.
- 全丽萍李晓理王巧智
- 关键词：学习算法极限学习机小波分析多分辨分析正交
- 高炉布料设定值优化控制
- 高炉炼铁是钢铁生产中的重要能耗因素。为了实现生产的节能降耗,布料策略显得极为重要。本文针对某钢铁厂高炉的无料钟布料系统,基于现场采集的数据,建立了以铁水质量和经济效益为变量的指标效益评价函数,给出了最优设定料面的推理机制...
- 李晓理刘德馨周翔陈先中
- 关键词：布料自适应控制
- 文献传递
- 基于自适应动态规划的多设定值跟踪控制方法被引量：8
- 2013年
- 针对一类典型的带有控制约束的非线性离散时间系统,提出了一种基于自适应动态规划(adaptive dynamicprogramming,ADP)算法的多设定值跟踪控制方法,并对其收敛性和稳定性做了严格分析.在ADP迭代跟踪控制的基础上,根据多模型控制的思想,设置阶梯状的参考轨迹,使得系统状态逐渐地跟踪到最终设定值,保证了系统的稳定性,极大地减小超调量,加快了响应时问,改善控制品质;同时由于控制器约束的存在,引入非二次型的性能指标函数,使得控制量始终在有界的范围内变化.最后对仿真结果进行了分析,结果表明了此方法的可行性和有效性.
- 李晓理刘德馨贾超丁大伟
- 关键词：非线性系统自适应动态规划
- 基于模型降阶的时滞多变量系统动态解耦被引量：5
- 2015年
- 针对工业生产过程一类时滞多变量系统,采用BP神经网络实现时滞多变量系统的动态解耦。时滞环节增加了解耦器的设计难度,并导致解耦器在物理上难以实现。针对该问题,对时滞多变量离散系统的解耦进行了讨论,为降低神经网络解耦器的规模,采用离散状态方程模型的均衡实现降阶算法对神经网络解耦器进行降维。以典型的火电机组协调系统进行解耦仿真试验,并采用PID控制器实现控制。结果表明,采用的离散化方法对时滞多变量系统具有良好的解耦效果,合理解决了时滞对解耦过程的影响,并通过模型降阶技术降低了神经网络解耦器的规模,便于神经网络解耦实现在线学习。
- 王富强李晓理张秋生王巧智
- 关键词：动态解耦模型降阶神经网络时滞
