国家自然科学基金(61290323)

作品数：8被引量：47H指数：4
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高炉炼铁过程铁水质量的运行优化控制被引量：2
《控制工程》2020年第7期1136-1141,共6页陈建华 周平 
国家自然科学基金项目(61290323,61473064,61333007);中央高校基本科研业务费项目(N160805001);辽宁省教育厅科技项目(L20150186)。
针对高炉炼铁过程难以实现自动控制的难题,提出了高炉炼铁过程铁水质量的运行优化控制方法。首先,通过优化吨铁生产成本指标,获得铁水质量的设定值;其次,基于铁水质量优化设定值与双线性子空间预测模型实时输出之间的误差,利用案例推理(...
关键词：高炉炼铁 运行优化控制 铁水质量优化 双线性子空间模型 案例推理 
高炉铁水质量鲁棒正则化随机权神经网络建模被引量：14
《自动化学报》2020年第4期721-733,共13页李温鹏 周平 
国家自然科学基金项目(61890934,61790572,61290323);中央高校基本科研业务费项目(N180802003);辽宁省‘兴辽英才计划’项目(XLYC1907132);矿冶过程自动控制技术国家(北京市)重点实验室开放课题(BGRIMM-KZSKL-2017-04)资助。
高炉炼铁过程运行优化与控制依赖于可靠、稳定的难测铁水质量(Molten iron quality, MIQ)指标模型.针对现有MIQ建模方法的不足,本文提出一种新型的数据驱动鲁棒正则化随机权神经网络(Random vector functional-link networks,RVFLNs)算...
关键词：RVFLNs 鲁棒建模 Gaussian分布加权M估计 高炉炼铁 铁水质量 
基于即时学习的高炉炼铁过程数据驱动自适应预测控制被引量：19
《控制理论与应用》2020年第2期295-306,共12页易诚明 周平 柴天佑 
国家自然科学基金项目(61890934,61790572,61290323,61473064);中央高校基本科研业务费项目(N180802003)资助。
针对高炉炼铁过程,本文提出一种基于即时学习的高炉铁水质量自适应预测控制方法(JITL–APC).该方法的特点是控制器通过k向量近邻(k–VNN)方法搜索数据库中的输入输出(I/O)数据信息,对非线性系统进行局部建模,并在此基础上计算控制律.而...
关键词：高炉 数据驱动 即时学习 线性化 模型预测控制 工业数据异常 
基于自适应阈值PLS的过程监测方法及应用
《控制工程》2019年第8期1437-1443,共7页梁梦圆 周平 
国家自然科学基金项目（61290323,61473064,61333007）;中央高校基本科研业务费项目（N160805001）;辽宁省教育厅科技项目（L20150186）
偏最小二乘法(Partial Least Squares, PLS)在工业过程监测等方面得到了广泛研究与应用。为提高基于PLS过程监测的监测效果,针对传统PLS方法采用固定阈值产生大量误报与漏报的问题,提出一种自适应阈值PLS的过程监测方法。该方法首先根...
关键词：偏最小二乘 过程监测 自适应阈值 田纳西-伊斯曼过程 高炉炼铁 
Multivariable Dynamic Modeling for Molten Iron Quality Using Incremental Random Vector Functional-link Networks被引量：4
《Journal of Iron and Steel Research International》2016年第11期1151-1159,共9页Li ZHANG Ping ZHOU He-da SONG Meng YUAN Tian-you CHAI 
Item Sponsored by National Natural Science Foundation of China(61290323,61333007,61473064);Fundamental Research Funds for Central Universities of China(N130108001);National High Technology Research and Development Program of China(2015AA043802);General Project on Scientific Research for Education Department of Liaoning Province of China(L20150186)
Molten iron temperature as well as Si, P, and S contents is the most essential molten iron quality （MIQ） indices in the blast furnace （BF） ironmaking, which requires strict monitoring during the whole ironmaking p...
关键词：molten iron quality multivariable incremental random vector functional-link network blast furnace iron-making data-driven modeling principal component analysis 
Intelligent Multivariable Modeling of Blast Furnace Molten Iron Quality Based on Dynamic AGA-ANN and PCA被引量：3
《Journal of Iron and Steel Research International》2015年第6期487-495,共9页Meng YUAN Ping ZHOU Ming-liang LI Rui-feng LI Hong WANG Tian-you CHAI 
Sponsored by National Natural Science Foundation of China(61290323,61333007,614730646);IAPI Fundamental Research Funds(2013ZCX02-09);Fundamental Research Funds for the Central Universities of China(N130508002,N130108001);National High-tech Research and Development Program of China(2015AA043802)
Blast furnace （BF） ironmaking process has complex and nonlinear dynamic characteristics. The molten iron temperature （MIT） as well as Si, P and S contents of molten iron is difficult to be directly measured online...
关键词：molten iron quality blast furnace nonlinear multivariate modeling dynamic neural network principalcomponent analysis adaptive genetic algorithm 
复杂工业系统运行优化品质分析-平方影响度原理（英文）被引量：1
《控制工程》2013年第6期991-995,共5页王爱平 王宏 
NSFC(61374128,61333007,61290323)
复杂工业系统运行控制由两个层次完成,即回路控制层和运行控制层。前者完成沿生产线方向各生产单元的回路控制,而后者完成各回路控制的设定值优化,通过使被控变量跟踪其设定值来优化生产性能指标(如产品质量和能耗)。给出一种新的分析...
关键词：复杂工业系统 运行优化控制 随机分布控制 优化品质分析 平滑鲁棒性 平方影响度 
Improved Disturbance Observer (DOB) Based Advanced Feedback Control for Optimal Operation of a Mineral Grinding Process被引量：4
《Chinese Journal of Chemical Engineering》2012年第6期1206-1212,共7页周平 向波 柴天佑 
Supported by the National Natural Science Foundation of China (61104084, 61290323);the Guangdong Education University-Industry Cooperation Projects (2010B090400410)
Advanced feedback control for optimal operation of mineral grinding process is usually based on the model predictive control (MPC) dynamic optimization. Since the MPC does not handle disturbances directly by controlle...
关键词：disturbance observer model predictive control advanced feedback control grinding process steady-state optimization disturbance rejection 
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