基于神经网络质量模型的磨矿过程智能控制

通过分析实际磨矿过程的生产状况和基本生产数据,建立在磨矿过程中结合比值调节控制前水和给矿量,运用专家 系统对给矿量进行优化控制和基于神经网络质量模型的智能控制方法。实际仿真研究表明,该方法能够提高生产效率,解决磨矿 过程中有一定难度的溢流浓度和分级粒度控制问题。     

大时延过程的控制方法

有很多工业过程控制系统包含纯时延,克服纯时延是改善时延过程控制质量的一个关键性问题。本文综述自Smith提出的预估控制器以来,近30年内关于解决大时延系统的一系列控制方法。并着重介绍最近几年的研究成果,例如改进型Smith预估控制法;最优控制法;自适应控制法;以及有限谱配置设计方法。借助微计算机实现各种控制算法,可以有效地控制时延系统,论文最后对大时延系统的研究提出了小结和展望。     

系统辨识的最优输入设计（OID）综述

本文分时域法和频域法综述了动态系统辨识的最优输入设计。首先回顾了最优输入设计的发展历史,接着主要就七十年代末及八十年代的主要研究成果进行了评述。同时,还介绍了最优输入设计的实际应用研究。最后,本文还对今后的发展方向提出了建议。     

线性系统的定性控制方法

根据被控对象的定性数学模型，设计一种定性控制器，精确数学模型是很难得到的，然而有很多对象，可知道它的工作机理，根据这种机理，能够建立定性数学模型，如果系统是线性的，将得到一种定性控制算法。     

工业过程随机稳态优化控制算法的鲁棒性分析

本文给出了一种随机稳态优化算法的灵敏度分析，讨论算法解对参数变化的关系。这些参数代表系统结构参数或噪声向量的某些数字特征．     

人口模型的两种转化形式

本文为了人口状态设计和政策综合计算的需要而介绍离散型人口模型的两种转化型式, 给出了它们的推导过程,并作了简短说明.     

大规模前馈神经网络的一种有效学习算法及其应用

前馈神经网络在复杂系统建模中局限于小型或中等规模的系统，主要原因是：对于大规模问题，现有的神经网络学习算法或者收敛太慢，或者难以收敛．针对这一问题，本文提出一种基于改进的拟牛顿方法的神经网络学习算法该算法内存需要量小，收敛速度快，适合高维神经网络的训练．本文利用该算法训练神经网络建立32输入工业产品质量模型，结果表明了该算法的有效性．     

广义稳态的工业过程及其优化控制

阐述了工业过程中出现的拟周期和混沌等动态行为，并分析了形成的原因和条件．介绍了与之密切相关的非线性科学中的混沌、微分动力学系统以及遍历论等理论，综述了工业过程的广义稳态优化控制的研究成果、理论意义和实用价值及其发展方向．     

非线性离散动态系统优化与参数估计集成的多模型方法

在非线性系统分时段线性化多模型基础上,给出了非线性离散动态系统优化与参数估 计集成的多模型方法,并论证了算法的最优性和收敛性.在存在模型-实际差异的情况下,从分 时段线性化多模型出发通过迭代运算可得到实际非线性离散动态系统的真实最优解.仿真结果 表明了算法的有效性和实用性.