辽宁省教育厅高等学校科学研究项目(20060432)
- 作品数：3 被引量：16H指数：3
- 相关作者：王介生张勇高宪文丛峰武张立更多>>
- 相关机构：辽宁科技大学东北大学更多>>
- 发文基金：辽宁省教育厅高等学校科学研究项目辽宁省高校创新团队支持计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术动力工程及工程热物理更多>>
- 基于粒子群优化算法的球磨机制粉系统PID-ANN解耦控制器被引量：6
- 2008年
- 球团厂钢球磨煤制粉系统是多变量强耦合、时滞、非线性以及生产工况变化大的复杂对象,其自动控制问题一直是控制界关注的热点。基于粒子群算法具有对整个参数空间进行高效并行搜索的特点以及PID神经网络的自调节和自适应特性,设计了具有PID结构的多变量自适应神经网络控制器。PID神经网络解耦控制方法被用来消除回路之间的耦合,神经网络连接权值由粒子群算法进行学习优化。仿真研究表明所建模型和所提控制方法具有较好的控制品质、良好的自适应解耦能力和自学习功能。该控制策略可在大范围内克服系统的非线性和强耦合问题,具有很高的工程实用价值。
- 王介生丛峰武张勇
- 关键词：制粉系统解耦控制技术PID神经网络粒子群优化算法
- 球磨机制粉过程煤粉粒度FCM-SVRs软测量建模被引量：3
- 2010年
- 根据多个模型相加可以提高整体预测精度和鲁棒性的思想,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)算法的煤粉粒度多最小二乘支持向量机回归(MLS-SVRs)软测量模型.采用变长度染色体的遗传算法同时优化模糊聚类数和聚类中心,每种聚类子集用LS-SVRs进行局部模型的建立和训练,再用模糊聚类后产生的隶属度将各子模型的输出加权求和得到最后软测量结果.仿真结果表明该软测量模型具有更好的泛化结果和预测精度,可以满足煤粉制备过程实时控制的在线软测量要求.
- 王介生高宪文张立
- 关键词：模糊C均值聚类软测量
- 基于图像纹理特征和多级SVM的浮选过程状态识别方法被引量：7
- 2010年
- 针对浮选泡沫图像的纹理特征,采用多级支持向量机(MLSVMs)方法对浮选生产过程状态进行识别.首先基于灰度共生矩阵,提取浮选泡沫图像的诸如能量、熵及惯性等纹理特性参数来描述浮选泡沫的视觉特征;然后采用归一化后的纹理特征数据样本分别对多级支持向量机进行训练和识别.MLSVMs模型核函数参数采用改进惯性权重的粒子群算法进行优化.测试结果表明,所提出的方法在训练时间和识别正确率上具有较好的性能,可以满足浮选过程的实时监控要求.
- 王介生高宪文张勇
- 关键词：浮选过程纹理特征粒子群算法
