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基于遗传和粒子群结合的文化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对粒子群优化(PSO)算法的"早熟"现象,给出了基于遗传和粒子群结合的文化演化算法.该算法将PSO/GA纳入文化算法框架,形成PSO的主群体空间和GA的信仰群体空间,两群体空间可以独立并行演化,并在适当的时机实现信仰群体空间对主群体空间的引导,达到改善粒子群优化算法全局搜索能力、提高计算精度的目的.仿真表明,该算法的优化性能和效率优于PSO算法、GA算法和GA-PSO混合算法. 相似文献
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穿孔机是无缝钢管生产中的一个重要设备,针对长期以来对其工艺参数进行调整都必须先停止生产,从而大大降低了生产效率的问题,宝钢通过对SWW斜轧穿孔机狄塞尔导盘的改造,实现了穿孔机一个重要工艺参数导盘转速的在线调整.介绍了狄塞尔导盘改造方法,并针对生产现场关心的最优导盘转速问题,在ICA(independent component analysis)算法的基础上,引入回归方法提出了ICR(independent componentregress)算法,建立了穿孔机最优导盘转速模型.实验验证,该模型得到的最优导盘转速可有效提高产品质量和生产效率,降低能耗. 相似文献
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针对精炼炉(LF)钢水脱硫过程的非线性、强动态和多工况问题,提出了基于局部模型迁移方法的钢水硫含量终点预报模型.首先建立简化的机理模型捕捉主要的过程特性,然后采用模型迁移方法补偿机理简化和工况变化引起的预报误差.针对传统模型迁移方法不能处理过程非线性问题,提出局部模型迁移方法,在输入空间内建立多个局部迁移模型,通过融合算法组合成全局迁移模型来自适应校正机理模型的偏差.由于充分利用了机理模型的优势,相比现有的智能预报模型,该方法具有良好的预报精度.最后,通过现场实际数据验证了所提方法的有效性. 相似文献
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针对广义学习模型提出了基于PID结构的零极点配置解耦控制算法.广义学习模型由一个线性时变子模型和一个非线性学习模型组成,其中线性时变子模型的参数采用最小二乘方法进行辨识,非线性学习模型由RBF神经元网络近似.通过引入补偿多项式,使得闭环系统的零极点可任意配置,极大的改善了闭环系统的动态性能.在进行控制器参数选择时,PID结构部分参数可根据常规PID控制器选取,零极点配置部分参数可根据系统期望零极点选取.最后,通过对电弧炉电极调节系统的仿真,验证了控制器的有效性. 相似文献
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多模型自适应PID解耦控制器 总被引:1,自引:0,他引:1
对于一类非线性、强耦合、离散时间系统,提出了基于多模型的多变量自适应PID解耦控制策略,取消了系统平衡点参数已知的条件.控制策略包括一个完全自适应PID解耦控制器,一个参数重赋值自适应PID解耦控制器,多个参数固定PID解耦控制器和一个切换机制.理论分析表明,通过合理地选择切换函数,自适应PID控制器保证系统BIBO稳定,参数重赋值自适应PID控制器和参数固定PID控制器改善系统性能. 相似文献
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含有过程噪声的Hammerstein-Wiener模型辨识算法及其收敛性分析 总被引:1,自引:1,他引:0
针对含有过程噪声的Hammerstein-Wiener模型,提出一种偏差补偿递推最小二乘辨识方法.通过将偏差补偿引入到递推最小二乘算法中,在线辨识包含原系统参数乘积项的参数向量.并用鞅收敛定理证明偏差补偿递推最小二乘辨识算法的收敛性,分析表明在持续激励的条件下参数估计偏差一致收敛于零.仿真结果表明该方法优于递推最小二乘辨识方法. 相似文献
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为了突破现存Hammerstein-Wiener模型参数辨识方法中假设输出非线性块可逆的限定条件,基于可分非线性最小二乘算法,提出由多个单变量Hammerstein子模型和一个多变量输出非线性块组成的多变量Hammerstein-Wiener模型的参数辨识方法.首先,以输出误差最小为准则使用Levenberg-Marquardt法辨识出输出非线性块和Hammerstein子模型的两个参数集.其次,对Hammerstein子模型使用基于张量积的奇异值分解,辨识出输入非线性块与中间线性块的参数.再次,理论分析了所提辨识方法的辨识收敛性.最后,通过仿真验证此法的有效性. 相似文献
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针对无缝钢管斜轧穿孔生产中衡量毛管质量好坏的毛管横向和纵向壁厚不均检验滞后和难以建立其机理模型的问题,提出了基于均值子时段MPLS方法的毛管质量预报模型.介绍了均值子时段MPLS方法中过程数据时段分解、均值求取、回归模型建立和模型在线预报等关键内容.将建立的预报模型用于毛管质量预报中,为斜轧穿孔生产的无缝钢管质量提高奠定了良好的基础,并且其维护费用低、实时性好、可靠性及精度高,可以用于毛管质量的在线预报和优化. 相似文献