国家自然科学基金(50474030)
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
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- 相关机构：中国矿业大学（北京）更多>>
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- 相关领域：矿业工程自动化与计算机技术更多>>
- 干法选煤研究现状与展望
- 一、引言煤炭在我国一次能源生产和消费结构中均占70%左右。煤炭在为国民经济作出巨大贡献的同时也带来了严重的环境污染,我国SO2、CO2排放量的85%,烟尘的70%和NOx的60%均来自于燃煤。2020年我国将有70%以上...
- 韦鲁滨陈志林郝曙华王艳陈伟
- 关键词：矿物加工工程干法选煤空气重介质
- 文献传递
- 基于神经网络逆系统的空气重介流化床多变量解耦控制被引量：3
- 2008年
- 针对空气重介流化床干法分选过程的多变量非线性强耦合特点,在空气重介流化床干法分选过程的神经网络逆系统解耦方法的基础上,设计了线性闭环PI调节器,以实现空气重介流化床干法分选过程的高性能解耦控制.仿真结果表明,该方法能够较好地解决空气重介流化床干法分选过程的控制问题,具有较强的鲁棒性.
- 高松王振翀
- 关键词：逆系统解耦控制分选过程PI调节器
- 空气重介流化床神经网络解耦控制仿真研究
- 2008年
- 针对空气重介流化床干法分选系统具有多变量、非线性、强耦合的特点,文章提出了一种两级串联结构的自适应神经网络解耦控制策略,前级为自调整PID控制器,后级为基于动态耦合特性的自适应神经网络解耦控制器。仿真结果表明,该方法能较好地克服强干扰和参数变化对运行性能的影响,具有鲁棒性好,解耦能力强的优点。
- 高松王振翀潘晓翀
- 关键词：空气重介流化床单神经元PID神经网络解耦控制
- 空气重介流化床分选过程解耦控制研究
- 2008年
- 针对空气重介流化床干法分选系统具有多变量、非线性、强耦合和参数不确定性的特点,提出了两级串联结构的自适应模糊神经网络解耦控制策略,前级为基于连续性智能权函数规则的自调整模糊控制器,后级为基于动态耦合特性的自适应神经元解耦控制器。
- 高松王振翀李毅
- 关键词：空气重介流化床模糊控制神经元解耦控制
