国家自然科学基金(60828007) 作品数:4 被引量:10 H指数:2 相关作者: 柴天佑 翟廉飞 葛树志 靖峰 陈友文 更多>> 相关机构: 东北大学 新加坡国立大学 沈阳东北电力调节技术有限公司 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 国家自然科学基金创新研究群体项目 高等学校学科创新引智计划 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 金属学及工艺 更多>>
A Simple Method for L2 Approximation of Unstable and Nonminimum-Phase Systems A simple performance-oriented method is proposed for approximation the unstable and nonminimum-phase systems.T... Ping Zhou~1,Tianyou Chai~1,Yanlin Wu~2 1.Automation Research Center,Northeastern University,Shenyang Liaoning 110004,China 2.Communication Command Department,Academy of Communication Command,Wuhan 430010,China文献传递 纯反馈非线性离散系统的自适应神经网络控制 被引量:4 2009年 针对一类未知的纯反馈非线性离散系统,提出了基于反步法设计的自适应神经网络控制方法.为避免反步法设计中可能出现的因果矛盾问题,首先将系统进行等价变换,然后利用隐函数定理证实了理想虚拟控制输入和实际控制输入的存在性.利用高阶神经网络估计这些控制量,并基于反步法设计自适应神经网络控制系统,证明了闭环系统半全局一致最终有界.仿真结果验证了所提出方法的有效性. 翟廉飞 柴天佑 葛树志关键词:非线性系统 神经网络 自适应控制 反步法 连续搅拌反应釜的智能PID控制 被引量:3 2009年 针对一类具有强非线性的连续搅拌反应釜,常规的控制策略难以取得满意的控制效果。为解决上述问题,本文将常规PID控制与非线性项的神经网络补偿相结合,提出了连续搅拌反应釜的智能PID控制方法。该方法基于常规增量式数字PID控制器,采用多层神经网络对非线性项进行估计和在线自适应补偿,易于在DCS中实现。仿真和实验结果表明了算法的有效性和可实现性。 翟廉飞 柴天佑 靖峰关键词:PID控制 神经网络 DCS 连续搅拌反应釜 A Two-stage Heuristic Method for Vulcanization Production Scheduling There are more product specifications,great production and much equipment over the whole process of rubber tir... Shengping Yu,Xiuying Wang,and Binglin Zheng are with the Key Laboratory of Integrated Automation of Process Industry (Northeastern University),Ministry of Education and Research Center of Automation,Northeastern University,Shenyang,China.Diancai Yang,Kehui Zhu are with.Mesnac Co.,Ltd,National Tire Technology,Qingdao,China.关键词:VULCANIZATION SCHEDULING 文献传递 一类非线性离散系统的神经网络自适应控制 被引量:1 2009年 针对一类控制方向未知的单输入单输出非线性离散系统,将常规增量式数字PID控制器与自适应神经网络控制项相结合,提出了一种能够保证闭环系统稳定的自适应神经网络控制方法.常规PID控制器用来保证近似线性系统的稳定,自适应神经网络项用来处理非线性项对闭环系统的影响.在神经网络权值修正律中引入离散Nussbaum增益来解决被控系统控制方向未知的问题.证明了闭环系统的所有信号有界,且跟踪误差收敛于紧集,并通过仿真验证了所提方法的有效性. 翟廉飞 柴天佑关键词:非线性系统 神经网络 自适应控制 PID控制 加热炉生产数据预处理策略研究 被引量:2 2012年 加热炉在钢铁企业发挥着非常重要的作用.在加热炉中部分生产过程数据较难检测,部分检测到的数据受到严重干扰和缺失,这严重影响了加热炉的优化和控制,而且还存在潜在的安全隐患.本文针对加热炉这一复杂的过程,设计了一个生产过程数据预处理系统.该系统能对部分难以测量的数据用自适应模糊神经网络(FNN)方法进行预测,能对过程数据进行滤波和正误判断,能对异常数据进行剔除和替代,并对过程数据替代值利用案例推理(CBR)方法建立完善机制.该系统在某钢铁公司进行了实际应用,取得了明显的应用效果. 陈友文 柴天佑关键词:加热炉 数据预处理 滤波 模糊神经网络