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基于遗传建模的公式发现研究

引用

计算机工程与科学 2000年第5期22卷 84-87页

作者：赵新昱陈文伟国防科技大学理学院

本文通过对遗传建模和公式发现进行分析 ,提出了基于遗传建模的公式发现算法 ,并给出了具体的描述 ,对算法中关键对象的数据结构给出了具体的设计 ,最后针对数列归纳和公式发现给出了运行结果。

关键词：遗传建模公式发现算子空间机器学习

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水泥粒度建模与控制研究

水泥粒度建模与控制研究

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作者：张雷济南大学

学位级别：硕士

水泥粉磨是水泥生产过程不可或缺的组成部分,但水泥粉磨系统的强耦合、大时滞、大惯性使其难以取得满意的控制效果,造成水泥质量波动较大。水泥粒度分布是水泥粉磨过程的一个重要控制指标,直接决定水泥成品品质。为保持水泥粉磨过程高... 详细信息

水泥粉磨是水泥生产过程不可或缺的组成部分,但水泥粉磨系统的强耦合、大时滞、大惯性使其难以取得满意的控制效果,造成水泥质量波动较大。水泥粒度分布是水泥粉磨过程的一个重要控制指标,直接决定水泥成品品质。为保持水泥粉磨过程高效稳定运行,本文针对水泥多个粒度分布区间,展开水泥粒度的建模和控制研究,并研发了一套水泥粒度自动控制系统,主要研究工作如下:(1)为完整描述水泥粉磨复杂的动态过程,将水泥粉磨系统分为小于3μm和3-32μm两个子模型,并分别建模。分析影响粒度的因素,确定两粒度子模型的输入输出量,划分标准工况区间;针对小于3μm粒度控制滞后相对较小,设定模型为差分方程形式,基于生产过程实际运行数据,采用AIC准则确定模型阶次,应用遗传算法辨识模型参数;针对3-32μm粒度控制滞后较大的问题,设定模型为含滞后的传递函数,根据工程运行背景预设滞后区间,采用最小二乘辨识方法确定最佳模型参数。(2)为实现水泥粒度的稳定控制,在(1)基础上,分别进行控制算法研究。针对小于3μm粒度控制波动较大问题,结合PID算法和同步扰动随机逼近(SPSA)算法,对PID控制器参数进行同步随机扰动,利用观测的I/O数据,通过SPSA优化算法寻找最优的PID控制参数,实现小于3μm粒度的快速稳定控制,并减小控制对模型的依赖性;针对3-32μm粒度模型滞后较大、控制不稳定问题,利用状态变换将时滞模型化为无时滞形式,设计离散系统的等效滑模控制器,并利用Lyapunov函数给出稳定性条件,实现3-32μm粒度的大滞后稳定控制;仿真实验分别验证了两种算法的有效性。(3)依据水泥在线粒度分析仪,结合专家控制和Bang-Bang控制,融合(2)中两种先进控制方法,设计了一套水泥粒度自动控制系统。在分析水泥粒度自动控制系统用户需求及功能要求的基础上,设计了针对不同工况状态的控制方案流程,基于VB软件环境实现了水泥粉磨粒度自动控制系统;实际应用表明该系统具有优良的性能。

关键词：水泥粒度分布遗传建模时滞建模 SPSA 离散滑模

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