基于自适应动态规划的矿渣微粉生产过程跟踪控制

作     者：王康 李晓理 贾超 宋桂芝 WANG Kang LI Xiao-Li JIA Chao SONG Gui-Zhi

作者机构：北京科技大学自动化学院北京100083 北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 济南鲁新新型建材股份有限公司济南250109 

出 版 物：《自动化学报》 (Acta Automatica Sinica)

年 卷 期：2016年第42卷第10期

页      面：1542-1551页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 1205[管理学-图书情报与档案管理] 08[工学] 081304[工学-建筑技术科学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 080502[工学-材料学] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0813[工学-建筑学] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61473034,61673053) 高等学校博士学科点专项科研基金(20130006110008) 北京工业大学内涵发展–引进人才科研启动经费 北京科技新星计划跨学科合作项目资助~~ 

主　　题：矿渣微粉 数据驱动 自适应动态规划 最优跟踪控制 输入有界 

摘      要：矿渣微粉是一种新型绿色环保型建材,可以大大提高水泥混凝土的力学性能.本文以矿渣微粉生产过程为研究对象,针对该过程难以通过机理建模进行辨识和控制的特点,利用数据驱动的思想,建立矿渣微粉生产过程的递归神经网络模型.在此基础上,利用自适应动态规划,设计具有控制约束的跟踪控制器,并将其应用到矿渣微粉生产过程中.仿真分析表明,建立的数据驱动模型能够有效地辨识矿渣微粉生产过程,同时,本文提出的控制方法能够实现输入受限的微粉比表面积及磨内压差的最优跟踪控制.