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国家教育部博士点基金(20093108120013)

作品数：7 被引量：43H指数：4
相关作者：贾立邱铭森曹鲁明施继平程大帅更多>>
相关机构：上海大学新加坡国立大学华东理工大学更多>>
发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金上海市科学技术委员会基础研究重点项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术化学工程更多>>

文献类型

  • 7篇期刊文章
  • 3篇会议论文

领域

  • 10篇自动化与计算...
  • 1篇化学工程

主题

  • 2篇迭代学习
  • 2篇优化控制
  • 2篇神经模糊
  • 2篇过程优化控制
  • 2篇DYNAMI...
  • 1篇多信号
  • 1篇多信号源
  • 1篇信号
  • 1篇信号分离
  • 1篇信号源
  • 1篇蒸汽
  • 1篇蒸汽温度
  • 1篇神经模糊模型
  • 1篇神经模糊系统
  • 1篇数据交换
  • 1篇数据驱动
  • 1篇汽温
  • 1篇主蒸汽
  • 1篇主蒸汽温度
  • 1篇无约束

机构

  • 7篇上海大学
  • 5篇新加坡国立大...
  • 1篇华东理工大学

作者

  • 7篇贾立
  • 5篇邱铭森
  • 2篇施继平
  • 2篇曹鲁明
  • 2篇程大帅
  • 1篇杨爱华
  • 1篇俞金寿
  • 1篇袁凯
  • 1篇柴宗君

传媒

  • 1篇自动化学报
  • 1篇仪器仪表学报
  • 1篇化工学报
  • 1篇控制理论与应...
  • 1篇计算机与应用...
  • 1篇系统仿真学报
  • 1篇控制工程

年份

  • 2篇2013
  • 1篇2012
  • 3篇2011
  • 4篇2010
共 7 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
间歇生产过程优化控制的分布式仿真平台被引量：2
2011年
间歇生产过程具有时变性、过程不可逆、模型不精确等特点,采用传统的控制方法很难满足市场的需求,如何检验先进智能优化控制算法在间歇生产过程中的实际应用效果是有待深入研究的课题。结合MATLAB强大的运算能力和WINCC开放的人机界面数据处理功能,构建出间歇生产过程分布式优化控制仿真平台,并将OPC技术应用于该平台的数据实时通讯过程中。通过在该平台上加载先进的控制算法,实现对间歇生产过程的控制和仿真,为先进智能优化控制算法的研究提供了逼真的试验环境。
贾立袁凯
关键词：优化控制仿真平台数据交换
Batch-to-Batch Iterative Optimal Control of Batch Processes Based on Dynamic Quadratic Criterion
A novel dynamic parameters-based quadratic criterion-iterative learning control is proposed in this paper. Fir...
CHIU Min-Sen
文献传递
基于数据的间歇过程时变神经模糊模型研究被引量：3
2011年
间歇过程的优化控制往往依赖于过程精确的数学模型,快速反应的市场要求使得数据驱动的建模方法被应用到了间歇过程的建模中。但常规的数据驱动建模方法在模型结构中没有考虑间歇过程具有重复性的特性,只是简单地将间歇过程作为一般的非线性结构进行处理。针对该问题,本文提出一种新颖的间歇过程时变神经模糊模型,将时间轴和批次轴的信息统一在二维集成模型的框架下,对间歇过程的输入输出数据按照三维信息进行处理,使模型参数变为时间的函数,从而按照批次轴方向进行学习,合理地应用了间歇过程在批次轴方向上的重复性信息。因此,通过引入时变权重的概念,使模型结构中蕴含了间歇过程重复性的特性。在此基础上,提出一种基于迭代学习和Lyapunov方法的参数学习算法,避免了传统学习算法中学习参数采用试凑法的缺点,并对模型的收敛性进行了严格的数学分析,得出模型的学习参数在批次轴方向上渐进收敛的结论。最后,将本文提出的时变神经模糊模型应用到一典型间歇过程的建模研究中,与传统的神经模糊模型进行了对比,仿真研究表明,本文提出的时变神经模糊模型具有较好的非线性逼近和自学习能力,能够反应间歇过程的二维模型特性,为间歇过程的建模研究提供了一条新的途径。
贾立程大帅曹鲁明邱铭森
关键词：数据驱动
基于无约束迭代学习的间歇生产过程优化控制被引量：5
2010年
针对基于迭代学习控制的间歇过程优化控制算法难以进行收敛性分析的难题,本文基于数据驱动的神经模糊模型提出一种新颖的间歇过程无约束迭代学习控制方法,通过调节因子的变化去除了约束条件,使控制轨迹在批次轴上收敛,并创新性地对优化问题的收敛性给出了严格的数学证明。在理论研究的基础上,将本文提出的算法用于间歇连续反应釜的终点质量控制研究,仿真结果验证了本文算法的有效性和实用价值,为间歇过程的优化控制提供了一条新途径。
贾立施继平邱铭森俞金寿
关键词：迭代学习
间歇生产过程的R调节学习控制被引量：1
2011年
针对间歇生产过程迭代学习控制难以进行跟踪性能分析的难题,本文提出一种变R调节迭代学习控制算法,借鉴经典控制理论定义有界跟踪和零跟踪概念.以此研究能够让系统输出误差达到零跟踪的迭代学习控制策略,并严格地证明了算法的性能,得出可以通过调节权值R使过程产品质量的误差收敛到与模型精度相关联的有界区域的结论,为相关理论结果实施于实际间歇过程提供了理论依据.
贾立施继平程大帅邱铭森
关键词：迭代学习
Iterative Learning Control based on Integrated Dynamic Quadratic Criterion for Batch Processes
An integrated neuro-fuzzy model and dynamic R-parameter based quadratic criterion-iterative learning control i...
CHIU Min-Sen
文献传递
Multi-objective Particle Swarm Optimization Control Technology and Its Application in Batch Processes
In this paper, considering the multi-objective problems in batch processes, an improved multi-objective partic...
Min-Sen CHIU
文献传递
火电机组主蒸汽温度神经模糊-PID串级控制被引量：17
2013年
如何将机组主蒸汽温度快速地控制在额定范围之内是火电厂热工过程控制面临的主要难题。针对超临界锅炉机组的主蒸汽温控制问题,提出一种基于神经模糊模型的火电机组主蒸汽温度自适应PID控制方案。根据采集到的减温水流量、高温过热器入口温度、主蒸汽流量、主蒸汽温度数据建立机组主蒸汽温度神经模糊模型,以此模型为基础实施主蒸汽温度自适应PID串级控制。内环采用PI控制器克服内部扰动,从而减少扰动对于导前汽温的影响,再将内环PI闭环控制系统及惰性区作为广义被控对象实行单神经元PID控制,通过主蒸汽温度额定值和实际输出值之间的误差对控制器参数进行在线调节,最终达到对过热器的控制。仿真实例验证了所提出的方法的有效性。
贾立柴宗君
关键词：火电机组主蒸汽温度神经模糊模型
基于多信号源的神经模糊Hammerstein-Wiener模型研究被引量：8
2013年
面对复杂工业过程控制的需求,设计一种结合数据信息的特殊模型结构,在保证控制系统有效性的前提下通过模型的结构来简化控制器的求解是亟待解决的问题.为此,本文提出一种基于多信号源的神经模糊Hammerstein-Wiener模型,突破传统的迭代分离方法,通过组合式多信号实现Hammerstein-Wiener模型中神经模糊非线性环节和线性环节的分离,同时设计了神经模糊模型参数的非迭代优化算法,将研究结果拓广到分段非线性系统,改善了模型的适用范围.该算法保证了模型的预测精度,具有逼近较强非线性过程的能力.在此基础上设计了基于神经模糊Hammerstein-Wiener模型的控制系统,利用模型的特殊结构将非线性系统的控制问题简化为线性系统的控制问题,采用简单的PID控制器便能达到较好的控制效果.仿真结果验证了上述方法的有效性.
贾立杨爱华邱铭森
关键词：HAMMERSTEIN-WIENER模型神经模糊系统非线性系统信号分离
基于建模误差PDF形状的间歇过程数据驱动模型被引量：9
2012年
间歇过程的优化控制依赖于过程精确的数学模型,数据驱动的建模方法是目前间歇过程模型研究中的热点问题。突破传统数据驱动建模方法中采用均方差(mean squared error,MSE)作为准则函数的思想,提出一种新颖的间歇过程数据驱动建模方法,引入了概率密度函数(probability density function,PDF)控制的概念,构造间歇过程模型误差控制系统,将模型的可调参数作为控制系统的输入,模型误差PDF的形状作为控制系统的输出,从而把开环模型参数辨识问题转化为模型误差PDF形状的闭环控制问题。通过可调参数控制模型误差PDF的空间分布状态,不仅能够保障模型精度,还可控制模型误差的空间分布状态,从而消除模型中的有色噪声。仿真实验表明,基于模型误差PDF形状的间歇过程数据驱动模型具有较好的建模精度、鲁棒性和泛化能力,为间歇过程的数据驱动建模提供了一条新途径。
贾立曹鲁明邱铭森
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