河北省自然科学基金(F2011202094)
- 作品数：4 被引量：8H指数：2
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- 微分改进RBF网络线性预测控制算法的研究被引量：1
- 2012年
- 针对现有非线性系统辨识超调较大和预测控制计算量繁琐等问题,提出了改进的RBF神经网络线性预测控制算法。该方法通过在传统性能指标函数中增加误差微分项,以优化跟踪效果;利用辨识模型作为预测模型,对输出设定值进行线性逼近的反向优化,并实时给出优化控制量。该方法简化了传统预测控制算法,在加快寻优速度的同时,有效地抑制了超调。通过非线性系统仿真实例,验证了该方法的可行性和有效性。
- 张燕邓嫔张佳会杨鹏
- 关键词：系统辨识预测控制非线性系统神经网络
- 基于改进的FOA-LSSVM磨矿粒度软测量模型被引量：5
- 2015年
- 以典型的两段磨矿回路为研究对象,针对磨矿粒度在线检测困难而难以满足实时控制的难题,提出一种新的软测量建模方法。应用最小二乘支持向量机(LSSVM)进行磨矿粒度软测量建模,为解决参数设置的盲目性,利用改进的变步长果蝇优化算法(FOA)较强的寻优能力对LSSVM的惩罚系数和核参数进行优化。对该模型进行预测仿真,同时与网格搜索法、粒子群法和未改进的果蝇算法优化的LSSVM模型进行对比实验。结果表明,相对于其他模型,改进的FOA-LSSVM收敛速度快,预测精度最高,较好地实现了对磨矿粒度的实时检测。
- 张燕代亚菲陈玲玲宣伯凯
- 关键词：磨矿粒度软测量最小二乘支持向量机
- 磨矿过程基础回路优化控制方法
- 2016年
- 以磨矿过程基础回路重要工艺参数——旋流器给矿浓度控制为研究对象,针对无模型自适应控制(MFAC)的参数自适应性差的问题,引入模糊控制,提出了模糊MFAC方法,给出了该方法的理论推导步骤,设计了模糊MFAC控制器。将模糊MFAC方法、基本MFAC方法和PID方法进行对比仿真实验,结果表明,模糊MFAC方法能够快速跟踪期望值,具有更小的超调量和跟踪误差,且抗干扰能力强。
- 张燕张佳代亚菲
- 关键词：磨矿过程无模型自适应控制模糊控制
- 基于自适应自然梯度法的高斯过程磨矿粒度软测量建模被引量：4
- 2016年
- 针对现有的磨矿粒度测量仪表检测周期长,难以满足实时检测的问题,结合典型两段式磨矿回路的特点,提出了基于高斯过程(Gaussian process,GP)的磨矿粒度软测量建模方法,将自适应自然梯度(adaptive natural gradient,ANG)法应用到对高斯过程超参数优化过程中,构建基于ANG-GP磨矿粒度软测量模型,并分别与BP神经网络和支持向量机软测量模型进行仿真试验的比较研究.结果表明:基于ANG-GP的磨矿粒度软测量方法优于其他2种方法,且具有较高预测精度,能有效地对磨矿粒度进行在线检测,表明了该方法的有效性.
- 张燕张佳周颖代亚菲
- 关键词：高斯过程磨矿粒度软测量
