城市固废焚烧过程的回路控制半实物仿真平台

为精确模拟和实现城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程的多入多出(multiple input multiple output,MIMO)回路控制,面向实际工业过程开发了由真实设备层和虚拟对象层组成的分布式半实物仿真实验平台。结合对MSWI工艺流程机理模型的定性描述,建立了数据驱动的面向回路控制的虚拟过程对象模型,依据回路控制需求设计了该平台的各软件子系统,以及相互间的协同运行模式,搭建了平台硬件和开发了平台软件,并采用工业实际数据进行实验验证。结果表明：该平台为MSWI过程的智能建模与控制算法的进一步研究提供了可靠的工程化验证环境。     

基于多个并行CMAC神经网络的强化学习方法

为解决标准Q学习算法收敛速度慢的问题,提出一种基于多个并行小脑模型(Cerebellar Model Articulation Controller:CMAC)神经网络的强化学习方法。该方法通过对输入状态变量进行分割,在不改变状态分辨率的前提下,降低每个状态变量的量化级数,有效减少CMAC的存储空间,将之与Q学习方法相结合,其输出用于逼近状态变量的Q值,从而提高了Q学习方法的学习速度和控制精度,并实现了连续状态的泛化。将该方法用于直线倒立摆的平衡控制中,仿真结果表明了其正确性和有效性。     

高校精品课程建设的探索与实践

精品课程重在建设.在深刻理解精品课程内涵特征的基础上,合理建立课程体系结构,确立课程的教育教学理念,并针对精品课程建设的各个环节进行探索与实践.还就精品课程建设中存在的问题提出建议.     

城市污水处理过程出水氨氮优化控制

为了改善城市污水处理过程出水氨氮的处理效果,提出一种城市污水处理过程出水氨氮优化控制方法.首先,基于机理特性分析影响出水氨氮浓度的性能指标,建立一种基于自适应核函数的性能指标与控制变量的关联模型,并通过粒子群优化算法获取控制变量溶解氧浓度的优化设定值;其次,设计自适应模糊神经网络控制器,完成溶解氧浓度优化设定值的跟踪控制;最后,将出水氨氮优化控制方法应用于基准仿真平台BSM1.实验结果表明,该优化控制方法不仅提高了出水氨氮的去除效果,而且有效降低了能耗.