山西省自然科学基金(2011011011-1)
- 作品数：18 被引量：81H指数：4
- 相关作者：李国勇杜永贵曹晋宏智登奎闫芳更多>>
- 相关机构：太原理工大学太原科技大学更多>>
- 发文基金：山西省自然科学基金国家自然科学基金山西省青年科技研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术矿业工程电子电信机械工程更多>>
- 基于改进PSO算法的广义预测控制被引量：4
- 2014年
- 广义预测控制的被控对象常常会受到时变、非线性的干扰,同时还会受到外部复杂环境因素的影响,因此在实际运用中,导致参数的精确值不高,同时需要在线进行大量计算。针对这一问题,将改进的PSO算法与广义预测控制算法相结合,综合两者的优点,提高了控制系统的收敛速度和求解精度,增强了鲁棒性。该方法的可行性经仿真得以证明。
- 吴岳李国勇
- 关键词：广义预测控制改进PSO鲁棒性
- 基于遗传算法优化神经网络瓦斯浓度预测被引量：2
- 2013年
- 针对煤矿安全生产,将遗传神经网络应用到煤矿瓦斯浓度预测中,BP神经网络初始权值和阈值通过遗传算法优化。用MATLAB进行仿真测试,并与单纯使用BP网络预测进行了对比。结果表明,优化后的网络具有训练时间短、精度高等特点,对瓦斯浓度的预测有效。
- 智登奎李国勇
- 关键词：BP神经网络遗传算法
- 矿井瓦斯智能预警系统的设计被引量：2
- 2014年
- 采用基于ARM Cortex-M3核的STM32F103主控芯片作为微型处理器对采集的数据进行分析运算,通过BP神经网络算法建立数据预测模型;结合成熟的以太网通讯技术和Zigbee无线通讯技术实现数据交换和监测预警,并对报警设备进行控制。
- 曹晋宏李国勇
- 关键词：STM32F103BP神经网络
- 基于粒子群优化相关向量机的矿井瓦斯涌出量预测被引量：2
- 2013年
- 矿井瓦斯涌出量受诸多因素影响,对瓦斯涌出量的预测研究是一项复杂且难度较高的工作。针对其复杂性及随机性,笔者提出了基于粒子群优化相关向量机的矿井瓦斯涌出量的预测控制方法。并利用相关向量机对矿井瓦斯涌出非线性系统进行建模,采用具有全局优化特点的粒子群优化算法进行参数优化,确保了模型精度和预测的准确性。结果表明,该模型预测控制方法精度高且可靠性强,预测效果理想。在矿井瓦斯涌出量的预测研究应用中,误差在工程许的范围内,对矿井的安全生产具有一定的参考意义。
- 成慧翔李国勇
- 关键词：粒子群优化算法
- 模糊预测控制及在pH控制过程中的应用被引量：3
- 2015年
- pH控制过程具有较强的非线性和滞后性,是过程控制中具有挑战性的难题。文中利用过程的Hammerstein模型描述,提出了一种基于模糊控制的两步法广义预测控制方法(F-TSGPC)。将T-S模糊模型逼近Hammerstein模型的非线性环节,根据广义预测控制求解的中间变量与预测误差设计相应的模糊规则,由T-S模糊模型逆映射出控制量,避免了求解非线性方程,在一定程度上抑制了系统的滞后。文中也对实际控制中存在的输入约束给出了一种新的处理方法。仿真结果表明,F-TSGPC能有效的对p H值进行控制,具有良好的跟踪性及抗干扰性。
- 肖永丽李国勇
- 关键词：HAMMERSTEIN模型T-S模糊模型
- 矩阵编码的遗传算法被引量：4
- 2012年
- 针对遗传算法在求解矩阵运算的优化问题时,会出现编码过长或编码、解码复杂的现象。提出一种新的矩阵编码方式,同时也详细给出在矩阵编码下的交叉算子、变异算子和解码公式,可有效地解决编码过长和编码、解码复杂的问题。矩阵编码的遗传算法既可以保持二进制编码的交叉和变异的灵活性,又能适合于矩阵优化计算。
- 杜永贵陈鑫
- 关键词：遗传算法矩阵编码全维观测器
- 基于PSO-NP机械加工尺寸的PI型广义预测控制
- 2014年
- 针对机械加工过程中工件尺寸容易产生误差的缺陷,文章通过对机械加工尺寸的检测数据序列进行在线建模,提出了一种基于粒子群算法和非线性规划的带约束的PI型广义预测控制(PIGPC),该算法通过非线性规划处理机械加工过程中控制系统输入输出的约束条件,从而得到带约束的PI型广义预测控制的控制律,再通过粒子群算法进行二次搜索,对约束PI型广义预测的比例因子和积分因子进行优化整定,通过matlab仿真结果表明该算法能够对加工尺寸的变化进行准确的预测,使被加工零件尺寸基本上都控制在允许误差内。
- 李国龙李国勇
- 关键词：非线性规划粒子群算法
- 基于GA-NP算法的约束广义预测控制被引量：2
- 2014年
- 针对实际工业过程中存在着约束,提出一种基于遗传算法和非线性规划寻优算法广义预测控制GPC(Generalized Predictive Control)。非线性规划局部搜索能力较强,遗传算法全局搜索能力较强,结合两种算法的优势并引入到广义预测控制的滚动寻优过程中并求得最优控制律。仿真结果表明,该算法提高广义预测控制处理约束的能力,且控制效果良好。
- 智登奎李国勇
- 关键词：广义预测控制遗传算法非线性规划
- 基于PSO-NP算法的广义预测PID控制及应用被引量：3
- 2014年
- 针对目前炼钢厂加热炉的温度调节存在约束、大延迟、非线性、精确度不高等特点,提出了一种复合式控制方案——将采用粒子群算法对多目标搜索的优势和具有较强局部搜索的非线性规划共同优化广义预测算法中滚动优化的环节,再利用该算法与PID的模型相似性而自动调整PID温度控制器参数,从而提高温度控制的精度。仿真实验表明,该算法对加热炉温度控制中的滞后性、准确性、约束能力都有明显的改善。
- 曹晋宏李国勇
- 关键词：粒子群算法非线性规划PID
- 基于遗传算法的灰色神经网络优化算法被引量：24
- 2013年
- 针对BP神经网络算法通常具有收敛速度慢且容易陷入局部极小值的缺点,在对国内空调订单市场进行分析和研究的基础上,提出一种用遗传算法优化灰色神经网络模型参数的方法,该方法利用灰色模型(Grey Model,GM)弱化数据的随机性以及神经网络的高度非线性,对空调订单建立了一种非线性预测模型,并采用遗传算法对其进行优化,从而提高了预测的精度并加快了收敛程度。仿真结果表明该算法能较好的解决空调订单预测的问题并可推广到同类预测中。
- 李国勇闫芳郭晓峰
- 关键词：神经网络遗传算法
