安徽省高校省级自然科学研究项目(2004KJ059)

作品数：8被引量：21H指数：2
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相关作者：张绍德张世峰李坤魏骏李生权更多>>
相关机构：安徽工业大学连云港师范高等专科学校南京航空航天大学更多>>
相关期刊：《自动化与仪器仪表》《工业控制计算机》《系统仿真学报》《自动化与仪表》更多>>
相关主题：RBF神经网络电极控制LF炉在线辨识LQ控制器更多>>
相关领域：自动化与计算机技术冶金工程更多>>
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基于混沌搜索的三级倒立摆LQ控制器设计被引量：1
《航天控制》2009年第2期3-7,共5页姚荣斌 李生权 张绍德 
安徽省教育厅自然科学基金资助项目(2004KJ059)
研究利用混沌优化的LQ控制方法对三级倒立摆系统进行闭环控制。首先将混沌变量引入LQ控制器的权矩阵参数域,并进行全局范围内直接寻优,当获得全局近似最优解后,再缩小寻优区间,在次优解附近继续寻优,得到全局最优权矩阵参数。仿真结果...
关键词：混沌 LQ控制器 三级倒立摆 参数最优化 性能指标 
一类非线性欠驱动系统的混沌优化LQ控制被引量：1
《计算机测量与控制》2008年第3期343-345,共3页李生权 汪发亮 张绍德 
安徽省教育厅自然科学基金资助项目(2004KJ059)
提出了一种基于混沌优化线性二次最优控制器权矩阵参数的三级倒立摆控制方法;根据系统控制的目标,设计了一类适合多变量系统的优化性能指标函数;这类性能指标函数综合考虑三级倒立摆系统各个输出间的重要程度,以及动态特性和稳定性要求...
关键词：混沌 LQ控制器 三级倒立摆 实时控制 性能指标 
电弧炉电极调节系统双模控制器设计及应用被引量：2
《重庆大学学报（自然科学版）》2008年第1期38-42,共5页张世峰 张绍德 
安徽省"十五"攻关资助项目(01012053);安徽省教育厅自然科学基金资助项目(2004KJ059)
针对三相交流电弧炉电极调节系统具有非线性时变、多变量、强耦合及存在随机干扰的特点,提出一种基于RBF神经网络实时在线辨识的模型参考自适应解耦控制(MRAC)与比例微分(PD)控制相结合的双模控制策略。该策略通过在线建立电弧炉电极系...
关键词：电弧炉 电极控制 神经网络 解耦 双模控制 
基于WinAC的70t LF钢包精炼炉电极控制系统设计及应用
《自动化与仪器仪表》2007年第1期16-18,36,共4页张世峰 张绍德 李坤 郑啸 
安徽省"十五"攻关项目(No.01012053);安徽省教育厅自然科学基金资助项目(2004KJ059)
针对70t LF钢包精炼炉,设计了基于WinAC电极计算机控制系统,并引入一种基于RBF神经网络实时在线辨识和神经网络解耦的模糊自适应控制算法对三相电极进行实时控制,应用结果证实了此控制方案较强的可靠性和鲁棒性。
关键词：LF钢包精炼炉 电极控制 RBF神经网络 WINAC 模糊启适应解耦控制器 
MATLAB与WinCC的动态数据交换技术被引量：1
《工业控制计算机》2007年第1期48-49,共2页魏骏 张世峰 蒋一 
安徽省"十五"攻关项目(No.01012053);安徽省教育厅自然科学基金资助项目(2004KJ059)
介绍了通过DDE技术实现MATLAB与WinCC的数据通信,可充分发挥WinCC的可视化界面与MATLAB强大的数值计算功能的各自优势。
关键词：MATLAB WINCC 动态数据交换技术 
基于RBF网络非线性系统逆控制的一种设计方案被引量：13
《系统仿真学报》2006年第9期2688-2690,共3页张绍德 李坤 张世峰 
安徽省"十五"攻关项目资助(01012053);安徽省教育厅自然科学基金资助项目(2004KJ059)
基于逆动力学控制的思想,提出一种RBF神经网络逆控制与PID控制相结合的在线自学习控制方案。辨识器采用RBF神经网络结构和最近邻聚类算法,实现了对系统逆动力学模型的动态辨识。并将辨识模型作为控制器模型,与被控对象串联,构成一个动...
关键词：RBF神经网络 直接逆控制 在线自学习 最近邻聚类算法 
基于WinAC的LF炉电极系统控制策略及实验研究被引量：2
《安徽工业大学学报（自然科学版）》2006年第2期174-177,共4页李坤 张世峰 张绍德 
安徽省"十五"攻关项目资助(01012053);安徽省教育厅自然科学基金资助项目(2004KJ059)
提出使用RBF神经网络实现被控对象逆动态模型在线辨识,采用SIEMENS基于PC的控制器WinAC构建LF炉电极控制系统,运用工业以态网和现场总线技术,确保了系统的实时性要求。在实验室条件下对LF炉电极系统的在线建模与控制进行了实验研究。实...
关键词：LF炉 逆系统 在线辨识 WINAC 
LF炉电极控制器设计及其应用被引量：1
《自动化与仪表》2006年第4期21-23,41,共4页张世峰 张绍德 魏骏 
安徽省"十五"攻关项目(No.01012053);安徽省教育厅自然科学基金资助项目(2004KJ059)
针对LF钢包精炼炉电极控制系统具有非线性、时变、模型不确定、多输入多输出强耦合的特点,提出一种基于RBF神经网络实时在线辨识和神经网络解耦的模糊自适应控制方案,并进行了控制器设计。应用结果证实了此控制方案的有效性。
关键词：LF钢包精炼炉 电极控制 RBF神经网络 在线辨识 模糊自适应解耦控制器 
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