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1.
单神经元自适应PID控制器设计方法研究   总被引:11,自引:3,他引:8  
本文主要介绍了采用有监督Hebb学习算法的单神经元自适应PID控制器以及采用以输出误差平方为性能指标的单神经元自适应PID控制器的控制算法及其仿真实现,总结出了两种基于单神经元的自适应PID控制器的控制特点及其参数设计规律.  相似文献   
2.
纤维缠绕玻璃钢管道端部的缠绕规律   总被引:2,自引:0,他引:2  
从实际生产角度,探讨了管道端部缠绕规律及影响因素。  相似文献   
3.
自Alamouti提出空时分组码以来,空时分组码的构造得到广泛的研究。研究表明,复正交空时分组码当发射天线数大于3时,它的传输码率小于1。准正交空时分组码虽然能达到全速率,却牺牲了一定的分集增益。根据空时编码秩准则,通过对传统准正交空时分组码进行矩阵旋转处理,得到一种全速率满分集的空时分组码。数值仿真显示,这种全速率满分集空时分组码的性能较传统准正交空时分组码至少有4dB的提高。  相似文献   
4.
针对在动态环境中自主车辆对于动态障碍物信息很难具有先验知识的问题,研究了动态贝叶斯网络模型对机动目标运动状态进行贝叶斯预测的推理机理,提出了一种基于贝叶斯预测进行自主车辆避障路径规划控制方法;该规划方法在VORONOI图法基础上,融合了对自主车辆和周围环境之间的位置荚系的贝叶斯预测,一旦预定任务的动态环境发生重大变化,它可以产生机动目标沿某方向前进信息的预测先验知识,通过局部多次重规划生成避障路径,直至自主车辆完成既定任务;仿真实验证明了该规划控制方法可有效帮助自主车辆在不确定环境中实施避障策略.  相似文献   
5.
针对态势估计系统建立过程中不确定性的知识表示问题,探讨了采用变参数动态贝叶斯网络进行态势评估的方法的必要性和可行性,构建了一种自适应变参数动态贝叶斯网的态势评估系统,提出了基于变参数动态贝叶斯网络的态势评估优化算法,利用数据挖掘技术实现了态势评估变参数的学习;实验结果表明该方法可以通过实时数据动态地修改、完善评估知识库及模型库的信息,使评估模型自适应战场形势的变化,以获得更准确评估结果.  相似文献   
6.
有限元分析法在烟气脱硫治理工程中的应用   总被引:1,自引:1,他引:0  
在湿式石灰石洗涤法脱硫工艺中,喷淋层管组的设计是否合理可靠将直接影响到整个脱硫系统的运行安全性,而整个喷淋层管组结构复杂,形式多样,难于采用普通的解析法对其进行分析设计。本文采用有限元分析法,并结合ANSYS有限元分析软件,对华能电厂某燃煤机组脱硫工程项目中的喷淋层管组,通过建立其数学模型.引入各种约束和载荷,从位移、应力、剪切等多方面对其进行模拟分析,从而了解其在实际运行工况下的各状态参数是否在设计许可范围之内,并达到优化设计的目的。  相似文献   
7.
在制浆生产过程中,打浆度是一个很重要的控制参数;针对打浆过程中打浆度难于实时在线测量的问题,建立了一种基于改进BP算法神经网络的软测量模型;首先对实际生产中的原始数据,经过误差剔除及滤波处理后得到一套训练数据和校验数据样本,然后采用改进BP算法神经网络进行训练,加快了网络收敛速度。得到了打浆度的非参数模型;实践表明,该打浆度的神经网络模型能对打浆度进行较精确的预测,并为后续进行过程控制和优化控制、提高打浆质量提供了良好的基础。  相似文献   
8.
针对工艺复杂的漂白工段碱化塔温度控制优化问题,分析了碱化塔温度优化控制策略,提出了标准遗传算法的改进方法IGA (即改进型遗传算法),有效避免了标准遗传算法寻优过早陷入局部最优解问题;采用基于改进型遗传算法PID整定寻优实现了对碱化塔温度的优化控制,并介绍了基于DCS的优化控制系统配置;仿真结果和实践证明了基于IGA的漂白过程温度优化方案具有操作方便、响应速度快和鲁棒性强等优点。  相似文献   
9.
智能优化算法及其在打浆优化中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种遗传算法与神经网络技术相结合的智能优化算法,实现打浆过程的优化控制;首先针对打浆过程中系统的非线性、工艺参数间关系的不确定性,对打浆过程采用神经网络建立输入与输出之间的非线性模型,再利用遗传算法对控制参数寻求决策变量优化求解;通过改进遗传算法的交叉、变异算子等,使算法在优化过程中能有效地保持种群的多样性,防止种群过早收敛、局部收敛的现象,以实现打浆全局最优控制;实践表明,该智能优化算法,在满足打浆前后性能指标的同时明显降低了打浆能耗,是解决过程控制优化问题的可行之路。  相似文献   
10.
单神经元自适应PID控制器设计方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文主要介绍了采用有监督Hebb学习算法的单神经元自适应PID控制器以及采用以输出误差平方为性能指标的单神经元自适应PID控制器的控制算法及其仿真实现,总结出了两种基于单神经元的自适应PID控制器的控制特点及其参数设计规律。  相似文献   
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