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ASOS-ELM建模方法及在汽轮机热耗率预测中的应用 被引量:8
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作者 牛培峰 王枭飞 +3 位作者 刘楠 王愿宁 张先臣 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期3924-3931,共8页
针对极限学习机(ELM)不能准确地预测汽轮机热耗率的问题,结合群智能优化算法,提出一种改进的共生生物搜索算法和极限学习机(ASOS-ELM)综合建模的方法。该方法利用改进的共生生物搜索(ASOS)算法优化ELM隐层激活函数的参数,求得最优的ELM... 针对极限学习机(ELM)不能准确地预测汽轮机热耗率的问题,结合群智能优化算法,提出一种改进的共生生物搜索算法和极限学习机(ASOS-ELM)综合建模的方法。该方法利用改进的共生生物搜索(ASOS)算法优化ELM隐层激活函数的参数,求得最优的ELM模型。再将ASOS-ELM模型应用到热耗率建模中,首先用ELM初始化热耗率预测模型,以输出热耗率的均方根误差(RMSE)作为算法的适应度值,然后通过ASOS算法找到合适的ELM参数,从而得到准确的热耗率预测模型。并将热耗率预测的结果与传统的ELM模型、ASOS算法优化支持向量回归(SVR)模型、改进的粒子群算法(PSO)和基本的共生生物搜索算法(SOS)优化的ELM作对比。结果表明,ASOSELM模型在处理复杂的数据模型中,具有精确的预测能力与快速的收敛速度,为汽轮机热耗率建模提供了新思路。 展开更多
关键词 汽轮机 热耗率 算法 极限学习机 优化 模型
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基于混合鸡群算法和核极端学习机的锅炉NO_x排放的预测 被引量:8
2
作者 牛培峰 丁翔 +2 位作者 刘楠 张先臣 《计量学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期929-936,共8页
以某300MW亚临界循环流化床锅炉为研究对象,对锅炉的NOx排放量进行预测。利用模拟退火混合鸡群算法(SACSO)和核极端学习机(KELM)对不同工况下NOx的排放量进行建模;对比了差分进化算法,粒子群算法和原始鸡群算法,证明了改进后算法的优越... 以某300MW亚临界循环流化床锅炉为研究对象,对锅炉的NOx排放量进行预测。利用模拟退火混合鸡群算法(SACSO)和核极端学习机(KELM)对不同工况下NOx的排放量进行建模;对比了差分进化算法,粒子群算法和原始鸡群算法,证明了改进后算法的优越性;之后,又对传统BP算法,支持向量机,极端学习机和核极端学习机模型进行对比;最终确定的SACSO-KELM模型具有更高的预测精度和稳定性以及更好的泛化能力,可选择将此模型用于锅炉NOx排放的建模预测。 展开更多
关键词 计量学 氮氧化物排放 循环流化床锅炉 模拟退火算法 鸡群算法 支持向量机 核极端学习机
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随机最优非线性网络控制系统设计 被引量:3
3
作者 李惠光 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期435-439,共5页
针对网络控制非线性系统中存在的不确定时延,利用Delta算子方法,研究了基于T-S模糊模型的随机最优网络控制问题。采用T-S模型模糊动态逼近非线性系统,将非线性模型模糊化为局部线性模型,设计了本质为非线性的具有时延补偿功能的状态反... 针对网络控制非线性系统中存在的不确定时延,利用Delta算子方法,研究了基于T-S模糊模型的随机最优网络控制问题。采用T-S模型模糊动态逼近非线性系统,将非线性模型模糊化为局部线性模型,设计了本质为非线性的具有时延补偿功能的状态反馈控制器,并进行了稳定性分析,并仿真。结果表明,所提出的建模方法是可行的,实质为非线性的状态反馈的控制器能够有效地补偿时延对系统性能的影响,且补偿效果好。 展开更多
关键词 非线性系统 DELTA算子 T-S模糊模型 网络控制 随机最优控制
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基于优化型K-means聚类算法的锅炉热效率研究 被引量:6
4
作者 查琳琳 牛培峰 +1 位作者 张先臣 《控制工程》 CSCD 北大核心 2021年第1期29-34,共6页
针对K-means聚类算法存在初始聚类中心影响聚类精度的问题,提出采用生物地理学算法优化K-means聚类中心,使其能提高聚类算法的准确率。在基准数据集中对本算法进行实验,其结果表明改进算法具有良好的性能。其次,采用改进的K-means聚类... 针对K-means聚类算法存在初始聚类中心影响聚类精度的问题,提出采用生物地理学算法优化K-means聚类中心,使其能提高聚类算法的准确率。在基准数据集中对本算法进行实验,其结果表明改进算法具有良好的性能。其次,采用改进的K-means聚类算法对不同工况下的锅炉燃烧工艺参数进行聚类,并挖掘出每一类中热效率最高时的燃烧工艺参数作为最佳工艺参数,使锅炉在最佳工艺参数下进行燃烧,达到提高热效率的目的。为了验证最佳工艺参数的有效性,采用贝叶斯最小二乘支持向量机辨识锅炉热效率模型,结果显示热效率明显提高,说明经过优化型K-means聚类算法挖掘的最佳工艺参数是有效的。 展开更多
关键词 锅炉热效率 数据挖掘 K-MEANS聚类算法 生物地理学优化算法 贝叶斯最小二乘支持向量机
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基于GSA-PELM的锅炉NO_x预测模型 被引量:7
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作者 牛培峰 史春见 +2 位作者 刘楠 张先臣 《计量学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期741-746,共6页
为了更加精确地实现对电厂循环流化床锅炉NOx排放量进行预测,提出了一类基于并行极端学习机的GSA-PELM模型。由于PELM的泛化能力及精度依赖于其权值的选择,因而利用万有引力算法优化PELM的权值,采用从某火电厂300 MW的循环流化床锅炉在... 为了更加精确地实现对电厂循环流化床锅炉NOx排放量进行预测,提出了一类基于并行极端学习机的GSA-PELM模型。由于PELM的泛化能力及精度依赖于其权值的选择,因而利用万有引力算法优化PELM的权值,采用从某火电厂300 MW的循环流化床锅炉在不同工况下实时采集的数据来检验模型的预测性能,并将GSAPELM模型分别与PELM模型、ELM模型、万有引力算法优化的最小二乘支持向量机模型(GSA-LSSVM)、GSA-ELM模型进行比较,仿真结果表明GSA-PELM模型的精度相比其它所有模型提高了9个数量级以上,可以更加有效、准确地用于预测火电厂锅炉的NOx排放浓度。 展开更多
关键词 计量学 氮氧化物排放特性 氮氧化物预测 循环流化床锅炉 万有引力算法 并行极端学习机
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基于共生生物搜索算法的汽轮机最优初压研究 被引量:4
6
作者 牛培峰 王枭飞 +2 位作者 刘楠 张先臣 《计量学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期447-454,共8页
为了找到汽轮机在不同负荷下的最优初压,利用改进的共生生物搜索(FSOS)算法和极限学习机(ELM)建立热耗率预测模型,并与BP神经网络、共生生物搜索(SOS)算法优化ELM和FSOS算法优化支持向量机(SVM)等进行了比较。然后,在该模型的基础上用F... 为了找到汽轮机在不同负荷下的最优初压,利用改进的共生生物搜索(FSOS)算法和极限学习机(ELM)建立热耗率预测模型,并与BP神经网络、共生生物搜索(SOS)算法优化ELM和FSOS算法优化支持向量机(SVM)等进行了比较。然后,在该模型的基础上用FSOS算法对主蒸汽压力和主蒸汽流量进行优化,使其在各负荷下的热耗率最低。最后,通过优化后的主蒸汽压力拟合出一条最优初压曲线,并与厂家设计的滑压运行曲线进行对比。结果表明:按照最优初压曲线运行,热耗率平均下降约58. 51 k J·(k W·h)^(-1),提高了机组能量的转换效率,对汽轮机经济运行有着显著的效果。 展开更多
关键词 计量学 热耗率 汽轮机 最优初压 共生生物搜索算法 极限学习机
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一类非线性系统的模糊变结构控制方案 被引量:2
7
作者 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第10期1462-1463,1494,共3页
针对一类特殊非线性系统的模糊变结构控制及稳定性问题,通过将非线性系统化为多个精确T S模型来建立非线性系统精确的T S模糊模型,将模糊理论与成熟的线性变结构控制理论相结合设计出一种模糊变结构控制器,提出了使全局模糊模型稳定的... 针对一类特殊非线性系统的模糊变结构控制及稳定性问题,通过将非线性系统化为多个精确T S模型来建立非线性系统精确的T S模糊模型,将模糊理论与成熟的线性变结构控制理论相结合设计出一种模糊变结构控制器,提出了使全局模糊模型稳定的充分条件,并用Lyapunov稳定性理论证明该控制器能确保模糊动态模型全局渐近稳定,从而使非线性系统稳定。仿真结果表明了该设计方法的有效性。 展开更多
关键词 非线性系统 T-S模糊模型 变结构控制 稳定性
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基于改进樽海鞘算法的锅炉NOx排放模型优化研究 被引量:3
8
作者 牛培峰 苗孔号 +2 位作者 尚士新 张先臣 《计量学报》 CSCD 北大核心 2020年第9期1146-1151,共6页
为了建立高效的NO x排放质量浓度预测模型,以某330 MW的煤粉锅炉为研究对象,利用自适应樽海鞘算法(ASSA)优化快速学习网(FLN)建立预测模型。首先用8个基准测试函数检测ASSA的性能并与其它3种算法进行对比,结果显示ASSA算法的收敛速度更... 为了建立高效的NO x排放质量浓度预测模型,以某330 MW的煤粉锅炉为研究对象,利用自适应樽海鞘算法(ASSA)优化快速学习网(FLN)建立预测模型。首先用8个基准测试函数检测ASSA的性能并与其它3种算法进行对比,结果显示ASSA算法的收敛速度更快,寻优结果更好;将该模型与差分进化算法(DE)、粒子群算法(PSO)和樽海鞘算法(SSA)优化的快速学习网进行比较,结果表明ASSA-FLN模型具有更好的预测精度和泛化能力,可有效准确地预测煤粉炉的NO x排放质量浓度。 展开更多
关键词 计量学 NO x排放 质量浓度 樽海鞘算法 快速学习网
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1200热连轧地下卷取机张力辊电流调节系统研究 被引量:1
9
作者 杨景明 《自动化与仪器仪表》 2001年第3期25-27,32,共4页
研究了模糊控制理论在张力辊电动机电流调节系统中的应用。介绍了传统PI调节器、参数自调整模糊控制器的设计 ,并用MATLAB(SIMULINK )语言进行了计算机仿真。仿真结果表明 ,参数自调整模糊控制器具有良好的控制性能 ,对进一步应用研究... 研究了模糊控制理论在张力辊电动机电流调节系统中的应用。介绍了传统PI调节器、参数自调整模糊控制器的设计 ,并用MATLAB(SIMULINK )语言进行了计算机仿真。仿真结果表明 ,参数自调整模糊控制器具有良好的控制性能 ,对进一步应用研究具有较大的参考价值。 展开更多
关键词 电流调节器 模糊控制 仿真 地下卷取机 热连轧
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一种基于模型的网络控制系统稳定性分析
10
作者 李惠光 《微计算机信息》 北大核心 2007年第02X期138-139,共2页
针对实际网络控制系统被控对象状态无法直接测量得到这种情况,提出了在模型侧进行状态观测的网络结构,在设计了观测器的基础上,研究了系统稳定性问题。仿真结果验证了系统稳定性条件的有效性,从仿真中还可看出,采用此结构系统具有较强... 针对实际网络控制系统被控对象状态无法直接测量得到这种情况,提出了在模型侧进行状态观测的网络结构,在设计了观测器的基础上,研究了系统稳定性问题。仿真结果验证了系统稳定性条件的有效性,从仿真中还可看出,采用此结构系统具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 基于模型的网络控制系统(MB—NCSs) 观测器 全局指数稳定 里雅普诺夫稳定
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用NodeBuilder3开发Lonworks节点
11
作者 《仪器仪表用户》 2005年第1期110-113,共4页
本文通过示倒一步步地学习使用NodeBuilder 3来开发节点。首先,详细地介绍了用NodeBuilder 3来开发节点所需的软硬件及其安装,然后通过一实例来开发一个设备和它的LNS Plug-in,最后详细地介绍了 Gizmo 3的应用。
关键词 LNS PLUG-IN 节点 软硬件 示例 开发 安装
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一类非线性系统的模糊变结构控制
12
作者 《自动化与仪表》 2004年第2期51-54,共4页
研究了一类非线性系统的模糊变结构控制问题,并给出了稳定性证明。通过将非线性系统化为多个精确T-S模型来建立非线性系统精确的T-S模糊模型,将模糊理论与成熟的线性变结构控制理论相结合设计一种模糊变结构控制器,用Lyapunov稳定性理... 研究了一类非线性系统的模糊变结构控制问题,并给出了稳定性证明。通过将非线性系统化为多个精确T-S模型来建立非线性系统精确的T-S模糊模型,将模糊理论与成熟的线性变结构控制理论相结合设计一种模糊变结构控制器,用Lyapunov稳定性理论证明该控制器能确保模糊动态模型全局渐近稳定,从而使非线性系统稳定。仿真结果表明了该设计方法的有效性。 展开更多
关键词 非线性系统 T-S模糊模型 变结构控制 稳定性 模糊控制
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基于精确T-S模型的LON总线变结构控制系统
13
作者 《测试技术学报》 EI 2005年第4期464-470,共7页
详细介绍了包括基于T-S模糊模型的变结构控制节点的整个LON总线系统的硬件组成与软件设计.整个系统由两层组成,上层PC计算机为操作人员提供了良好的人机界面,下层的智能节点完成基本控制.上位机以传送网络变量的形式发布命令信号.系统通... 详细介绍了包括基于T-S模糊模型的变结构控制节点的整个LON总线系统的硬件组成与软件设计.整个系统由两层组成,上层PC计算机为操作人员提供了良好的人机界面,下层的智能节点完成基本控制.上位机以传送网络变量的形式发布命令信号.系统通过i.Lon1000实现了In ternet上的计算机对本系统很容易地进行远程监控.在解决非线性问题上,采用了著名的T-S模糊系统模型,将成熟的线性系统理论与模糊理论有效地结合起来,并得到了稳定性证明.基于T-S模糊模型的变结构控制的引入,使系统具有很强的鲁棒性.通过实验研究,证明了该系统的有效性和可靠性. 展开更多
关键词 LON现场总线 T—S模糊模型 变结构控制 智能节点 非线性系统
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模糊神经网络自动生成隶属函数的MATLAB实现
14
作者 《燕山大学学报》 CAS 2001年第z1期97-100,共4页
模糊控制是人工智能的一重要研究领域,将遗传算法、神经网络用于模糊控制,可实现模糊规则的在线修改和隶属函数的自动更新,使模糊控制具有自学习和自适应能力.用遗传算法优化具有全局性的隶属函数参数,一方面提高模糊控制的性能;另一方... 模糊控制是人工智能的一重要研究领域,将遗传算法、神经网络用于模糊控制,可实现模糊规则的在线修改和隶属函数的自动更新,使模糊控制具有自学习和自适应能力.用遗传算法优化具有全局性的隶属函数参数,一方面提高模糊控制的性能;另一方面也充分利用了操作人员的操作经验.本文用MATLAB语言编程来实现隶属函数的自动更新.仿真结果表明,用遗传算法来离线优化隶属函数是切实可行的. 展开更多
关键词 遗传算法 模糊神经网络 隶属函数 MATLAB.
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