山西省自然科学基金(2006011033)
- 作品数：9 被引量：27H指数：3
- 相关作者：田建艳代正梅张翠英张鹏飞刘思峰更多>>
- 相关机构：太原理工大学南京航空航天大学太原科技大学更多>>
- 发文基金：山西省自然科学基金山西省科技攻关计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术金属学及工艺冶金工程更多>>
- 加热炉炉温的小波神经网络预测控制策略
- 针对钢坯加热炉的大滞后、非线性、不确定性等特点,提出采用小波神经网络预测控制策略对加热炉炉温进行控制,研究炉温的小波神经网络预测模型、小波神经网络优化控制器,以及反馈校正的设计与实现。结合生产实际,以现场采集的炉温数据进...
- 田建艳代正梅
- 关键词：钢坯加热炉炉温控制
- 文献传递
- 径向基函数神经网络学习算法的改进
- 针对最近邻聚类学习算法不能很好地反映学习样本的分布规律,提出采用负梯度下降法在线修正网络的中心、宽度和权值的最近邻聚类学习算法,使径向基函数神经网络不仅可以自动确定网络结构,而且可以自动适应学习样本的分布规律,从而有效地...
- 田建艳武增懿韩肖清
- 关键词：径向基函数神经网络最近邻聚类算法断路器
- 文献传递
- 基于系统工程的电厂生产过程监控系统设计被引量：2
- 2007年
- 详细阐述了某电厂生产过程监控系统的设计与应用。从系统工程观点出发,综合考虑火力发电厂的生产实际,以及监控系统的整体功能、技术水平、综合成本及使用维护等问题,应用层次分析法进行了正确的系统方案决策,在此基础上进行了监控画面的规划与制作。某电厂3年来的实际运行结果表明该系统性能可靠,功能完善,使用方便,造价低廉,配置灵活。
- 田建艳乔维钢
- 关键词：生产过程监控系统WINCC组态软件现场总线
- 钢坯加热炉炉温仿人智能控制策略的研究被引量：4
- 2007年
- 针对钢坯加热炉炉温控制现状及存在的问题,依据仿人智能控制原理,建立炉温的仿人智能控制策略.并利用MATLAB仿真软件对仿人智能控制算法与常规PID控制算法进行对比仿真实验,结果表明仿人智能控制策略在炉温控制方面有较好的控制效果和更强的适应性.
- 张翠英田建艳
- 关键词：仿人智能控制炉温控制钢坯加热炉
- 仿人智能控制器参数的模糊在线整定被引量：1
- 2010年
- 为了解决仿人智能控制器参数难以整定,参数校正级通用性差的问题,提出了比例参数模糊在线整定的方法.根据模糊控制理论,将控制系统动态响应过程的偏差及偏差变化率进行模糊化处理,利用偏差及偏差变化率较小、较大等模糊信息,对参数校正级比例参数进行实时调节,实现了参数的在线整定.对一个二阶纯滞后系统进行了仿真实验,结果表明:该方法可以实现二阶系统在欠阻尼的情况下无超调地跟踪阶跃输入信号.
- 张翠英田建艳
- 关键词：仿人智能控制模糊控制理论参数整定
- 太钢大型烧结机配矿试验研究与生产实践总结被引量：1
- 2007年
- 在实验研究国内常见的几种进口矿粉高温基础特性的基础上,根据太钢的自有资源和生产条件,应用互补性原理进行优化配矿,并进行了大量的实验室试验和工业性试验,通过选择合理成分、调整工艺技术参数等一系列有效措施的实施,使得450m2烧结机生产的烧结矿质量能够满足4350m3高炉的生产要求,为4350m3高炉快速达产提供了保障。
- 贺淑珍蔡湄夏
- 关键词：配矿转鼓指数
- 热轧轧制力小波神经网络预报模型的研究
- 2007年
- 为了进一步提高热连轧精轧机组轧制力的设定精度,采用小波神经网络建立轧制力预报模型,并采用改进的快速BP算法来训练网络。仿真结果表明:建立的轧制力预报模型的预报值与实际值之间的相对误差在±6%以内,且学习算法收敛速度快。
- 张鹏飞田建艳
- 关键词：小波神经网络轧制力预报快速BP算法
- 加热炉炉温的小波神经网络预测控制策略被引量：3
- 2009年
- 针对钢坯加热炉的大滞后、非线性、不确定性等特点,提出采用小波神经网络预测控制策略对加热炉炉温进行控制,研究炉温的小波神经网络预测模型、小波神经网络优化控制器,以及反馈校正的设计与实现。结合生产实际,以现场采集的炉温数据进行了大量的仿真研究。结果表明,该控制策略是可行的、有效的。
- 田建艳代正梅
- 关键词：钢坯加热炉炉温控制
- 基于神经网络的复杂工业过程参数设定值计算被引量：3
- 2006年
- 针对目前复杂工业过程参数设定值计算模型存在的问题,研究了神经网络与传统数学模型相结合的组合建模方法,重点讨论了该方法在带钢热连轧生产过程参数设定值计算中的实际应用。3年来的生产实际运行结果表明,神经网络的成功应用为热连轧厂进一步提高产品质量和自动化水平创造了有利的条件。
- 蒋长虹田建艳
- 关键词：神经网络复杂工业过程
- 神经网络预测控制综述被引量：10
- 2007年
- 神经网络预测控制是智能预测控制研究的热点之一,在工业控制中具有很大的应用前景。按照预测模型的不同将预测控制进行了分类,引出了智能预测控制的概念,从滚动优化方式的不同探讨了神经网络预测控制,指出了神经网络预测控制的发展方向。
- 代正梅田建艳
- 关键词：预测控制神经网络
