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一种多变量系统两阶段在线辨识方法及系统
一种多变量系统两阶段在线辨识方法及系统,方法包括:获取多变量系统中各控制量和各被控量的连续历史数据;采用CARMA模型构建数据样本;获取多变量系统中各控制量到各被控量的最佳纯滞后时间并建立最佳纯滞后CARMA模型;基于最...
陈霈石祥建冯康康杨玉管晓晨蔡丹娄清辉李兵李忠柱
基于多变量系统辨识的风电场发电量优化方法
本发明公开了一种基于多变量系统辨识的风电场发电量优化方法,本发明通过优化调整每台风电机组的偏航角和轴感应因子以减少风机尾流效应造成的能量损失,使风电场整体发电功率最大。本发明使用实验数据和辨识模型得到精确的寻优梯度估计值...
朱豫才
基于多变量系统辨识的风电场发电量优化方法
本发明公开了一种基于多变量系统辨识的风电场发电量优化方法,本发明通过优化调整每台风电机组的偏航角和轴感应因子以减少风机尾流效应造成的能量损失,使风电场整体发电功率最大。本发明使用实验数据和辨识模型得到精确的寻优梯度估计值...
朱豫才
基于樽海鞘群算法的床温多变量系统辨识研究
2024年
针对热工系统具有输入输出的特点,介绍将输入输出系统简化为输入单输出系统的具体过程。利用机组的实际运行数据,建立在50%负荷运行工况下,以给煤量、煤泥量和一次风量为输入,以床温和主蒸汽压力为输出的多变量系统模型。为提高模型参数辨识的精度,采用樽海鞘群算法(SSA)对多变量系统的模型参数进行寻优。该算法采用一种新的群体更新模型,算法流程简单。仿真结果表明,相比于传统粒子群算法(PSO),樽海鞘群算法运算速度明显提高,可以获到更优的辨识模型。
赵威钱进王一桂黄凤启
关键词:多变量系统床温参数辨识
基于Informer架构的复杂多变量系统网络预测模型的构建方法
一种基于Informer架构的复杂多变量系统网络预测模型的构建方法,获取复杂工业过程生产数据;对采集的时间序列数据进行ElasticNet特征选择,实现冗余变量的筛除;对特征选择后得到序列数据进行VMD分解和降噪;窗口设...
董世建韩利鑫郭家辰姜骁箐张雅涵刘嘉怡于嵩苒王炳棋雷金明
多变量系统的分散式补偿自抗扰控制方法与频域分析
2024年
为利用低阶控制器对热力系统中含有高阶大惯性环节的变量对象进行控制,结合高阶补偿控制和分散式自抗扰控制提出了一种分散式补偿自抗扰控制方法。基于此,通过理论推导给出了系统的闭环传递函数,并根据多变量系统中的逆奈奎斯特阵列设计方法,定量分析了所提出的分散式补偿自抗扰控制与传统分散式控制方法的稳定区域大小。利用实例进行仿真实验,结果表明:分散式补偿自抗扰控制在稳定区域大小、动态性能和鲁棒性上均优于不具有补偿环节的传统分散式自抗扰控制,提高了低阶控制器控制高阶多变量系统的控制性能,有着良好的应用前景。
刘雷伟何婷王佑
关键词:多变量系统自抗扰控制
多变量系统神经网络辨识的无模型自校正控制器研究
2024年
针对变量NARMA模型,将其转化为具有耦合的子系统,采用具有辅助变量变量紧格式动态线性化方法逼近变量NARMA模型,利用BP神经网络辨识其参数,基于变量广义目标函数提出变量NARMA模型的神经网络辨识的无模型自校正控制器,算法为关于控制输入的非线性方程组,通过非线性数值分析的牛顿法对其进行求解,根据非线性递推最小二乘法对BP神经网络的连接权重值进行在线学习。仿真研究表明系统的响应具有优良的性能。
侯小秋
关键词:无模型自适应控制自校正控制器多变量非线性系统
白噪声干扰下的线性多变量系统耦合辨识方法
金雨
基于深度强化学习的多变量系统控制方法
本发明提供了一种基于深度强化学习的多变量系统控制方法,属于工业过程控制领域,其中,所述方法包括:以发动机冷却系统中的流量、温度和压力作为控制变量;根据发动机冷却系统的数据搭建多变量系统;搭建基于深度强化学习的控制系统,其...
许谨李寒张庆新王然吴星刚于洋刘艳梅李化鹏
火电厂热工过程多变量系统辨识软件设计
贾仪伦

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丁锋
作品数:220被引量:710H指数:22
供职机构:江南大学物联网工程学院
研究主题:参数估计 多新息辨识 递推辨识 最小二乘 递阶
靳其兵
作品数:209被引量:650H指数:13
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研究主题:内模控制 多变量系统 系统辨识 神经网络 闭环辨识
孙优贤
作品数:862被引量:4,122H指数:31
供职机构:浙江大学
研究主题:鲁棒控制 控制系统 无线传感器网络 非线性系统 鲁棒性
许锋
作品数:81被引量:208H指数:10
供职机构:中国石油大学(北京)
研究主题:催化裂化装置 多变量系统 化工过程 过程控制 催化裂化
罗雄麟
作品数:318被引量:2,129H指数:21
供职机构:中国石油大学(北京)
研究主题:预测控制 催化裂化装置 过程控制 换热网络 催化裂化