邓良才
- 作品数：9 被引量：41H指数：4
- 供职机构：重庆大学动力工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金重庆大学研究生科技创新基金重庆市自然科学基金更多>>
- 相关领域：动力工程及工程热物理自动化与计算机技术电气工程经济管理更多>>
- 锅炉汽温对象逆动力学过程模糊辨识被引量：9
- 2007年
- 建立热力系统逆动力学过程模型是热力系统逆动力学研究及应用的关键。该文报告了一种锅炉汽温对象逆动力学过程模型的模糊在线辨识方法与结果。通过聚类和竞争学习算法,对逆动力学模型输入数据空间进行分区,在每个局部的数据子空间上,利用递推最小二乘辨识算法建立逆动力学过程模糊规则,并通过自适应模糊推理实现系统输入过程的反演。仿真结果表明,所建立的逆动力学过程模型对时变汽温对象具有良好的自适应能力和在线跟踪能力;通过汽温对象逆动力学过程在线辨识,能够获得恰当的控制过程,保证系统输出温度按照预定的轨迹达到设定值。
- 王广军邓良才陈红沈曙光
- 关键词：热力系统逆动力学在线辨识T-S模型
- 一类热工对象逆动力学过程模糊辨识及应用
- 采用模糊规则实现了SISO系统逆动力学模型辨识，并以锅炉过热汽温对象为例进行了仿真试验，证明所建立的逆动力学模型具有良好的自适应能力。提出了一种基于逆动力学过程模糊规则模型的控制算法，通过控制对象逆动力学模糊规则离线辨识...
- 王广军沈曙光邓良才
- 关键词：热力系统逆动力学在线辨识模糊控制
- 文献传递
- 锅炉汽温对象的在线模糊辨识被引量：20
- 2006年
- 锅炉汽温对象具有明显的非线性和不确定性,在许多情况下很难用精确的数学模型来表达,或者所建立的非线性数学模型难以应用于汽温控制系统设计。该文以T-S模糊规则模型为基础,通过熵方法和竞争学习算法对输入空间进行聚类,利用递推最小二乘辨识算法(RLS)确定模型的结论参数,实现了汽温对象的在线模糊辨识。通过两台锅炉汽温对象在线辨识实例,验证了在线模糊辨识方法对于两类典型汽温对象的有效性,不仅具有较高的辨识精度,同时还具有较为理想的泛化性能和跟踪能力。
- 邓良才王广军陈红
- 关键词：热能动力工程锅炉汽温模糊规则在线辨识T-S模型
- 单元机组负荷对象逆动力学模糊规则在线辨识
- 2006年
- 单元机组的协调控制本质上可以归结为双输入双输出系统的逆动力学问题.该文基于双输入双输出系统各控制通道时间响应分析,提出了该类系统逆动力学模型的四种基本结构,采用模糊规则模型和递推最小二乘算法实现了单元机组负荷对象逆动力学过程模型的在线辨识.研究表明,利用模糊规则模型可以对机组负荷对象的逆动力学过程进行有效的在线辨识,所建立的单元机组负荷对象逆动力学模型具有良好的自适应能力和在线跟踪能力,为进一步开展基于逆动力学模型的机组协调控制方法的研究奠定了基础.
- 王广军邓良才陈红李刚
- 关键词：火电机组逆动力学协调控制
- 资源节约型城市节约程度评价被引量：8
- 2007年
- 对资源节约型城市评价指标的构建及评价是一个初步的尝试。从水、土地、能源等方面着手构建城市资源节约的评价指标体系,建立综合评价模型,采用聚类分析方法将这一指标体系用于我国30个城市资源利用现状的评价。
- 毛卉王春兰邓良才
- 关键词：资源节约型城市指标体系聚类分析方法
- 锅炉汽温对象的在线模糊辨识
- 本文对锅炉汽温对象的在线模糊辨识进行了研究。文章以T-S模糊规则模型为基础,通过熵方法和竞争学习算法对输入空间进行聚类,利用递推的最小二乘辨识算法(RLS)确定模型的结论参数,实现了汽温对象的在线模糊辨识。通过两台锅炉汽...
- 邓良才王广军陈红
- 关键词：锅炉汽温在线检测模糊辨识
- 文献传递
- 基于逆动力学模糊规则的单元机组协调控制被引量：2
- 2008年
- 通过单元火电机组动态特性分析,获得了一种简单的机组负荷对象逆动力学模型结构.建立了单元机组逆动力学过程模糊规则(IDFR)模型,并利用递推最小二乘辨识方法对机组逆动力学过程模糊规则进行在线修正.将IDFR直接作为控制规则,提出了一种基于IDFR的机组负荷控制方法,构造了单元机组负荷对象协调控制系统.通过仿真实验考察了所提出的控制系统的有效性和适应性.
- 陈红邓良才王广军
- 关键词：火电机组逆动力学协调控制
- 锅炉过热汽温对象自适应逆控制
- 热力系统逆动力学是一个崭新的研究领域。热力系统逆动力学问题已经成为许多研究和应用领域的关键性问题和基础性问题之一。现代电力生产向着大容量、高参数的机组方向发展,锅炉过热汽温的惰性和延时也越来越大,其控制也更加复杂。由于P...
- 邓良才
- 关键词：锅炉过热汽温逆动力学自适应逆控制
- 文献传递
- 制冷系统蒸发器动态过程数学模型模糊辨识被引量：6
- 2007年
- 建立制冷系统动态过程数学模型是实现制冷装置优化控制的重要基础.制冷蒸发器是一类过程复杂的两相流动与换热系统,具有明显的非线性和不确定性,其精确的机理模型难以建立.该文通过熵方法和竞争学习算法对输入空间进行聚类,利用递推最小二乘辨识算法(RLS)确定模型的结论参数,实现了蒸发器动态过程数学模型的在线模糊辨识.通过仿真实例,验证了模糊辨识方法对于制冷系统蒸发器在线建模过程的有效性,所建立的模糊规则模型不仅具有较高的辨识精度,同时还具有较为理想的泛化性能和在线跟踪能力.
- 陈红邓良才吕凡
- 关键词：制冷系统模糊规则在线辨识
