曹方
- 作品数：4 被引量：16H指数：2
- 供职机构：大连理工大学电子科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 基于知识挖掘和案例推理的电渣重熔过程智能优化设定控制被引量：1
- 2010年
- 依据电渣重熔生产工艺特点、操作经验和历史数据库,提出了基于案例推理的电渣重熔生产过程智能优化设定控制方法.采用粗糙集理论从积累的大量电渣重熔过程历史控制数据中获取知识,将典型工况总结成案例的形式以构造案例库,并对案例推理过程中的案例检索、案例修正及存储方法进行详细描述.该智能控制策略应用于某电渣重熔生产过程,稳定了电渣重熔过程工艺指标,取得了较好的应用效果.
- 曹方王伟王介生
- 关键词：电渣重熔粗糙集智能控制
- 电渣重熔过程智能控制方法的研究
- 电渣重熔过程是一个具有大惯性、多变量耦合、纯滞后和参数时变的非线性被控过程。多种不确定因素使得传统控制方法难以对其进行有效控制。而智能控制为解决这类复杂被控对象的控制问题提供了有效途径。本文以电渣重熔过程作为研究对象,深...
- 曹方
- 关键词：电渣重熔智能控制粗糙集解耦粒子群优化算法模糊自整定
- 文献传递
- 基于HS-PSO算法的PID控制器参数自整定被引量：10
- 2011年
- 针对粒子群算法(PSO)算法局部搜索能力差的问题,提出一种对PID控制器参数进行自整定的基于和声搜索(HS)的改进粒子群优化算法(HS-PSO)。通过引入种群进程因子对惯性权重进行自适应调节以提高PSO算法的收敛速度。另外在PSO进化过程中每代产生的最优个体以新陈代谢方式进入和声记忆库中并进行和声搜索,以克服粒子群优化算法局部搜索能力差的缺陷。针对典型对象进行PID控制器参数自整定,仿真和工程应用结果表明所提HS-PSO算法较他它智能优化算法具有更好的全局优化能力。
- 曹方王伟王介生刘玉超曹晟熙
- 关键词：粒子群优化算法和声搜索PID控制自整定
- 电渣重熔过程的建模及智能控制方法被引量：3
- 2010年
- 针对电渣炉系统是一个多变量耦合、时滞、参数时变的复杂被控对象,系统难以控制的缺陷,通过大量实验和分析,确立了熔速、磁性调压与二次电压、熔炼电流的相互关系,建立起工程化的控制模型,并提出一种智能控制方法,包括多变量解耦控制策略、滞后时间模糊自整定和粒子群优化算法整定PID控制器参数.工业应用表明,该方法克服了电渣炉的非线性和强耦合,控制精度高,具有较强的鲁棒性和适应性.
- 曹方王伟
- 关键词：电渣重熔解耦PID控制器粒子群优化算法
