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1.
通过分析了CMAC神经网络的学习机制和连续搅拌反应釜的结构,提出了一种自动选择学习率的CMAC自学习控制方法。给出了自学习控制器的结构和算法,并以连续搅拌反应釜模型为对象进行了仿真研究,这种网络每次学习少量参数,算法简单,仿真结果表明所提出的控制器优于传统的PID控制器。  相似文献   
2.
模型算法控制(MAC)是预测控制的一类重要算法.本文提出了采用改变乡考轨迹系数以改进系统控制质量的方法,给出了在线构成方案并进行了计算机仿真.结果表明,该方法与一般MAC相比,具有较好的快速性和鲁棒性.  相似文献   
3.
加料煤在焦化过程中需先经干燥阶段,且热量由炭化室炉墙逐步向中心移动,即所谓“成层结焦”。本文应用移动边界理论,详细地讨论了炭化室内水分变化情况,并与焦化过程离散状态空间模型结合,进行了计算机仿真,并在重钢焦化厂进行了工业测试。结果表明模型满足工业控制要求。  相似文献   
4.
一种新的改进粒子群算法研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
为克服粒子群优化(PSO)易早熟的缺点,提出了一种改进的粒子群优化(MPSO)算法.该算法使整个粒子群按照变异率产生变异粒子,变异的粒子不再朝群体最优解方向飞行,而是朝反方向运动.MPSO提高了种群的多样性,扩大了搜索的空间,提高了粒子群算法摆脱局部最优解的能力.仿真实验表明,改进的粒子群优化算法显著提高了PSO算法的全局搜索能力,且其性能也明显优于遗传算法.  相似文献   
5.
为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点,根据混沌运动的随机性、遍历性特点,提出一种基于混沌思想的粒子群优化算法(CPSO).该算法利用种群适应度方差进行早熟收敛判断,实现对进化过程的监视,当发现种群陷入局部最优时,对种群进行混沌初始化,帮助种群摆脱局部最优点.对4种典型测试函数的仿真结果表明,改进算法明显减少了种群陷入局部最优的可能性,其全局寻优能力明显强于标准粒子群优化算法.  相似文献   
6.
利用基于分区搜索的自适应遗传算法求解TSP问题   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了提高用遗传算法求解旅行商问题(TSP)的收敛速度,结合自适应算子和父子竞争策略等优化思想.提出了基于分区搜索的自适应遗传算法.该算法将整个搜索区域分成若干个较小的搜索区域,先进行局部搜索.在得到局部较优的基因组合后,再进行全区域搜索,不但提高了遗传算法的收敛速度,而且改进了变异算子的操作性能.通过TSP问题的求解表明,基于分区搜索的自适应遗传算法是一种稳定、高效的优化算法。  相似文献   
7.
本文应用现代控制理论、系统分解与机理建模相结合的方法,对焦化过程进行了模型化研究,建立了焦炉焦化过程温度分布的离散状态空间模型,并进行了仿真研究.并把模型仿真结果与大型焦炉的实测结果进行了对比.该模型具有结构简单、计算量小等优点,适用于计算机实时控制.  相似文献   
8.
焦化过程是一个伴随有物理、化学变化的传热过程,建立焦化模型,必须首先从煤高温于馏机理出发建立煤热分解时的热物理参数(如比热、密度、收缩率.传热系数等)随其化学组成和结构变化的模型.并利用该模型建立煤与焦的热量与物质传递模型.本文详细讨论了焦化过程中煤的热物理参数计算及其仿真.  相似文献   
9.
为了使智能小区管理中心通过以太网将信息发布到各单元住户,应用串口服务器设计小区信息发布系统.系统利用串口服务器的协议转换功能,以Modbus和TCP协议的串口通信方式,将信息发布系统的终端——单片机控制系统接入以太网.应用测试表明,系统具有数据传输可靠、响应速度快、扩展灵活等特点,实现了智能小区的网络化管理.  相似文献   
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