国家教育部博士点基金(20130006110008)
- 作品数：9 被引量：59H指数：5
- 相关作者：李晓理王富强王志磊王尚君刘德馨更多>>
- 相关机构：北京科技大学北京工业大学神华国华(北京)电力研究院有限公司更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术建筑科学动力工程及工程热物理冶金工程更多>>
- 基于自适应动态规划的矿渣微粉生产过程跟踪控制被引量：7
- 2016年
- 矿渣微粉是一种新型绿色环保型建材,可以大大提高水泥混凝土的力学性能.本文以矿渣微粉生产过程为研究对象,针对该过程难以通过机理建模进行辨识和控制的特点,利用数据驱动的思想,建立矿渣微粉生产过程的递归神经网络模型.在此基础上,利用自适应动态规划,设计具有控制约束的跟踪控制器,并将其应用到矿渣微粉生产过程中.仿真分析表明,建立的数据驱动模型能够有效地辨识矿渣微粉生产过程,同时,本文提出的控制方法能够实现输入受限的微粉比表面积及磨内压差的最优跟踪控制.
- 王康李晓理贾超宋桂芝
- 关键词：矿渣微粉数据驱动自适应动态规划最优跟踪控制输入有界
- 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Smith控制与预测函数控制的再热汽温多变量控制快速计算方法被引量：5
- 2015年
- 针对再热汽温控制系统控制变量多、控制难度大等问题,提出了一种基于Smith控制与预测函数控制(PFC)的多变量控制快速计算方法。首先,将再热汽温多变量控制系统分解为三个单变量控制系统,在每个单变量控制系统中,将其中两个控制量作为干扰项;其次,根据Smith控制思想,设计每个单变量控制系统;最后在改进预测函数控制的性能指标的基础上,综合考虑三个单变量控制系统,实现对再热汽温度的控制。再热汽温控制仿真实验表明所提方法的计算速度是传统约束条件下预测控制的50倍左右,并且调整参数少,物理意义明确。实验结果表明该算法在现场使用中能够有效地提高再热汽温控制品质。
- 王富强李晓理张秋生张金营
- 关键词：烟气挡板喷水减温模型失配
- 高炉布料设定值优化控制被引量：7
- 2015年
- 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.针对不同运行环境,建立不同的料面优化设定值,构成多模型集合.当工况环境发生大的变化时,采用切换机制,对比多模型集合,选择最优料面设定值,并在此基础上对布料进行自适应控制,计算布料矩阵,提高布料过程的快速性和准确性.最后对整个高炉动态优化控制系统做了总体分析,基于现场数据,对高炉布料模型进行了仿真和验证.
- 李晓理刘德馨周翔陈先中
- 关键词：布料自适应控制
- 矿渣微粉生产过程全流程优化被引量：3
- 2017年
- 简述了矿渣微粉生产整体流程,研究了以最大化经济效益为目的的全流程优化问题.通过协调生产管理、运行优化、过程控制等部门的工作,结合立磨粉磨过程的工艺特点,提出了针对矿渣微粉生产过程的全流程优化整体解决方案.基于某微粉厂提供的大量数据,分析挖掘出矿渣微粉生产过程中影响经济效益的生产指标,以及在生产过程中影响这些生产指标的控制指标.将运行优化分为两层,并给出数学描述,为矿渣微粉生产过程全流程优化的深入研究奠定基础.
- 李晓理王子洋王康
- 关键词：矿渣微粉数据驱动
- 直流锅炉超超临界机组协调系统多变量预测控制方法被引量：8
- 2016年
- 在分析直流锅炉超超临界机组协调控制系统被控对象特点的基础上,得到被控对象传递函数数学结构形式,建立3输入-3输出模型,并将其简化为2输入-2输出模型。采用约束条件下的多变量预测控制算法,提高协调控制系统的控制品质;采用Block模块对约束条件进行简化,提高预测控制算法的计算速度;采用基于滚动窗口的最小二乘法对协调控制系统被控对象实现在线辨识,提高预测控制模型的精度。依据模糊规则建立机组协调控制系统,并以其为非线性研究对象进行了滑压模式下定负荷和变负荷仿真试验。结果表明：采用多变量预测控制算法的控制品质优于传统PID控制,且计算速度是传统预测控制算法的5~6倍。
- 王富强李晓理张秋生张金营
- 关键词：直流锅炉超超临界机组多变量预测控制在线辨识非线性系统
- 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
- 基于自适应动态规划的矿渣微粉生产过程跟踪控制
- 矿渣微粉是一种新型绿色环保型建材,可以大大提高水泥混凝土的力学性能.本文以矿渣微粉生产过程为研究对象,针对该过程难以通过机理建模进行辨识、控制的特点,利用数据驱动的思想,建立了矿渣微粉生产过程的递归神经网络模型.在此模型...
- 王康李晓理贾超
- 关键词：矿渣微粉数据驱动自适应动态规划最优跟踪控制输入有界
- 文献传递
- 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
