彭晓波

作品数：19被引量：108H指数：5
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供职机构：湖南工业大学电气与信息工程学院更多>>
发文主题：铜闪速熔炼过程铜闪速熔炼模糊神经网络冰铜品位闪速炉更多>>
发文领域：自动化与计算机技术冶金工程一般工业技术电气工程更多>>
发文期刊：《湖南工业大学学报》《中南大学学报（自然科学版）》《包装学报》《科学技术与工程》更多>>
所获基金：国家自然科学基金湖南省自然科学基金中国博士后科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
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基于容积卡尔曼滤波-自适应PID的共轴无人机设计
《科技创新与应用》2023年第7期38-41,共4页赵泽锴 陈增 古依伶 王玲杜玉 彭晓波 冯文博 张明明 
2021年湖南省大学生创新创业训练计划项目(S202111535040)。
针对PID控制的共轴无人机控制参数不易整定且控制效果较差的问题,设计一款基于容积卡尔曼滤波-自适应PID的共轴反桨无人机。飞行姿态控制方案采用双闭环自适应PID算法,以得到较为理想的姿态控制效果;采用与普通多旋翼不同的气动布局,以...
关键词：共轴无人机 容积卡尔曼滤波 自适应PID 姿态控制 仿真分析 
平面模切机的模切过程优化
《包装学报》2022年第1期81-85,共5页禹新路 周敏 彭晓波 
针对印后包装设备模切机在高低速模切时的不同要求及模切速度快速变速规划的需要,优化模切过程。首先,分析伺服驱动模切凸轮机构的运动过程;然后,优化模切驱动电机的整体运动规划,实现不同模切节拍下,切刀模切瞬间的速度不变,使下压阶...
关键词：模切机 运动规划 模切效率 
专业“深度‘引企入教’”实践模式和运行机制探索——以湖南工业大学自动化专业为例被引量：2
《湖南包装》2020年第3期150-154,共5页刘伟雄 王炜 彭晓波 何静 
湖南工业大学2019年专业教育教学改革研究课题(编号:2019A20)(编号:2019A44);湖南省教育厅项目020118-18年科研项目研究成果(编号:3420024)。
"引企入教"成为诸多高校开展工程教育改革的必然选择,对其实践模式和运行机制探索具有重要现实意义。专业"深度‘引企入教’"实践模式和运行机制探索拟以工程教育认证理念为基础进行重构,新的实践模式坚持学生为本、产出至上、持续改进...
关键词：引企入教 实践模式重构 运行机制 
基于改进简化粒子群算法的含DG的配电网无功优化被引量：34
《华北电力大学学报（自然科学版）》2015年第1期39-44,共6页雷敏 杨万里 彭晓波 刘俊萍 
湖南省自然科学基金项目(13JJ9036);湖南省高校科技创新团队支持计划资助项目(11B038);湖南省十二五重点学科(电气工程)资金资助项目(湘教发2011-76)
分布式电源(Distributed Generation,DG)并网能够有效支撑电网,增加电网运行的灵活性,对含DG的配电网进行无功优化能够有效提高电能质量,降低网损,保证配电网安全、稳定、经济运行。为此,建立了以有功网损最小为目标函数的数学模型,同时...
关键词：配电网 分布式电源 简化粒子群算法 无功优化 
模糊递归神经网络在软测量中的应用
《制造业自动化》2011年第14期91-92,96,共3页彭晓波 
针对工业过程中参数测量滞后和不准确的问题,采用动态T-S递归模糊神经网络(DTRFNN)进行软测量。本文提出了T-S递归模糊神经网络结构,最后并在此基础上对冶炼过程中的金属元素含量进行软测量实验研究,取得了较好的效果。
关键词：动态T-S递归模糊神经网络(DTRFNN) 软测量 
粒子群遗传融合算法被引量：6
《科学技术与工程》2011年第29期7128-7131,7136,共5页彭晓波 胡志坤 李勇刚 
国家自然科学基金项目(60904077);(61074067)资助
提出一种融合粒子群算法和遗传算法改进优化算法,该算法首先采用一种自适应弹性粒子群算法,弹性地修正粒子速度的幅值,有效地避免了粒子群算法的早熟收敛问题。再与遗传算法融合,模仿自然界的个体成熟过程,对遗传算法中的每一代群体中...
关键词：粒子群算法 遗传算法 改进粒子群算法(RPSO) GARPSO 
动态T-S递归神经网络及其应用被引量：1
《湖南工业大学学报》2011年第3期47-50,共4页彭晓波 桂卫华 
国家自然科学基金资助项目(61074067)
基于递归神经网络和模糊系统,给出了一种动态T-S递归模糊神经网络(DTRFNN)。该神经网络用BP算法进行网络权值的学习,并在权值学习的基础上采用改进的BP算法克服局部极小。以动态系统的辨识为例进行仿真实验研究,并与一般的模糊神经网络...
关键词：动态T-S递归模糊神经网络 BP学习算法 软测量 
动态T-S递归模糊神经网络及其应用被引量：1
《系统仿真学报》2009年第18期5636-5638,5644,共4页彭晓波 桂卫华 李勇刚 陈勇 
国家自然科学基金重点项目(60634020);国家自然科学基金(60874069);教育部博士点基金新教师项目(200805331104)
提出了动态T-S递归模糊神经网络(DTRFNN)。该网络具有全局收敛特性的递归结构;采用BP算法进行网络权值的学习;并利用Lyapunov定理证明该模型具有全局收敛性,并在此基础上提出了克服局部极小的方法。最后以动态系统的辨识为例,进行实验研...
关键词：动态T-S递归模糊神经网络(DTRFNN) BP学习算法 收敛性 学习率 
GAPSO:一种高效的遗传粒子混合算法及其应用被引量：27
《系统仿真学报》2008年第18期5025-5027,5031,共4页彭晓波 桂卫华 黄志武 胡志坤 李勇刚 
国家自然科学基金重点项目(60634020);国家973计划资助项目(2002CB312200);湖南省自然科学基金(06FD007);国家发改委专项(2004-1113-170);中国博士后科学基金(20060400885)
在粒子群算法和遗传算法融合的基础上提出了一种新的算法(GAPSO)。该算法模仿自然界的个体成熟过程,对遗传算法中的每一代群体中的优秀个体,采用粒子群算法获得进一步的提高,使算法获得比遗传算法和粒子群算法更加好的优化效果。在FCRN...
关键词：遗传算法 粒子群算法 GAPSO FCRNN 
基于动态T-S递归模糊神经网络的闪速熔炼过程参数软测量被引量：2
《仪器仪表学报》2008年第10期2029-2033,共5页彭晓波 桂卫华 李勇刚 王凌云 陈勇 
国家自然科学基金重点项目(60634020);国家973计划(2002CB312200);湖南省自然科学基金(06FD007);中国博士后科学基金(20060400885)资助项目
闪速熔炼过程中存在大量多元非线性因素,难以从统计学和机理上确立操作参数。为优化闪速炉的操作参数,建立了动态T-S递归模糊神经网络(DTRFNN)的软测量模型,推导了DTRFNN的权值学习算法。将其应用到某厂铜闪速熔炼过程中的参数软测量上...
关键词：动态T-S递归模糊神经网络(DTRFNN) BP学习算法 冰铜品位 冰铜温度 渣中铁硅比 
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