国家自然科学基金(60474058)
- 作品数：24 被引量：186H指数：8
- 相关作者：王伟王介生宁树实李耀华胡国奋更多>>
- 相关机构：大连理工大学辽宁科技大学上海宝信软件股份有限公司更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划教育部科学技术研究重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术动力工程及工程热物理自然科学总论理学更多>>
- T-S模糊系统输出反馈控制器的稳定性分析与设计被引量：32
- 2006年
- 输出反馈控制是T-S模糊控制系统设计的一种重要方法．本文提出了一类由模糊状态观测器和模糊调节器构成的输出反馈控制器稳定性分析和解析设计的新方法．为了减小稳定性分析的保守性和难度,本文充分利用了模糊规则前件变量模糊隶属度函数的结构信息,对前件变量采用标准模糊分划的T-S模糊系统输出反馈控制器进行了研究,获得了一些新的稳定性条件．然后采用平行分布补偿法(PDC)和线性矩阵不等式方法(LMI),研究了该类输出反馈控制器的解析设计方法．通过一个非线性质量块-弹簧-阻尼器系统输出反馈控制器的设计和计算机仿真,验证了本文方法的有效性．
- 修智宏王伟
- 关键词：T-S模糊系统反馈控制稳定性分析
- 快速稳定收敛的一维搜索算法——水平割线法被引量：3
- 2006年
- 根据经典的一维搜索算法———对分法和Newton切线法的基本原理,提出了一种新的一维搜索算法———水平割线法。介绍了该方法的基本原理,给出了详细的算法,并证明了算法收敛的稳定性。最后通过实例,把该方法与对分法、Newton切线法作了比较。
- 徐望宝陈雪波李小华苏晓英
- 关键词：一维搜索
- 浮选生产过程经济技术指标的软测量建模被引量：5
- 2005年
- 依据浮选过程的工艺机理和操作经验,初选了浮选过程经济技术指标神经网络软测量模型的输入变量,运用主元分析法对输入变量进行主元分解,降低输入变量维数且消除了输入变量之间的线性相关性,再通过基于最近邻聚类学习算法的径向基函数神经网络进行建模。仿真结果表明,该模型具有较快的训练速率和较高的预测精度,可以满足浮选过程实时控制的在线软测量要求。
- 张勇王介生王伟姚伟南
- 关键词：浮选过程主元分析法径向基函数神经网络软测量
- Models and Algorithms of Production Scheduling in Tandem Cold Rolling被引量：11
- 2008年
- 在冷滚动的线安排问题的生产的复杂性被分析，也就是，它作为二部分被提出合并卷的优化和计划的滚动的批。钢卷合并的优化作为包装被一个新建议算法计算的问题(MCPP ) 的一只多重集装箱被构造，分离微分进化(DDE ) ，在这篇论文。一个特定的双旅行售货员问题(DTSP ) 为卷批根据进化机制计划，和一个混合启发式的方法被建模，本地搜索被介绍解决这个模型。有从安排方法的生产在这建议了纸是有效的上海 Baosteel 公司有限公司表演的真实生产数据的试验性的结果。
- ZHAO Jun LIU Quan-Li WANG Wei
- 关键词：冷轧MCPP遗传算法
- 一种具有连续监督控制功能的组合型自适应模糊控制方法
- 针对一类不确定非线性系统,本文提出了一种具有连续监督控制功能的组合型自适应模糊控制方法。本方法设计的组合型控制律由三部分组成:跟踪控制项、连续监督控制项和自适应补偿控制项。该方法充分利用被控对象知识和控制行为知识,通过自...
- 彭忠芳王伟刘艳军
- 关键词：非线性系统自适应模糊控制不确定性
- 文献传递
- 基于PCA-RBF神经网络的浮选过程软测量建模被引量：8
- 2006年
- 以浮选过程为研究对象,提出基于主元分析与RBF神经网络相结合的经济技术指标软测量模型,该模型依据工艺机理和经验知识对过程变量进行初选,采用主元分析方法对高维输入向量进行降维化简和辅助变量选择;采用新型混合递推算法对RBF神经网络参数进行优化。该算法包括修正网络中心的自适应聚类的简化型次胜者受罚竞争学习算法和修正网络权值的带遗忘因子的递推最小二乘算法。混合学习算法提高了网络参数辨识的收敛速度。仿真结果表明,软测量模型能很好地实现浮选过程经济技术指标的全局预测。
- 张勇王介生
- 关键词：浮选过程软测量主元分析RBF神经网络
- 钢铁生产中的加热炉优化调度算法研究被引量：29
- 2006年
- 钢铁生产中的加热炉调度问题属于组合优化中的NP-hard问题.对此,建立了加热炉调度问题的数学规划模型,并提出一种用于求解该问题的超启发式算法——遗传局部搜索算法.基于生产实际数据的仿真实验表明,所提出的方法适用于生产实际,效果优于目前现场使用的人工调度方法.
- 宁树实王伟刘全利
- 关键词：加热炉生产调度组合优化
- 粒子群优化算法在柔性边缘检测方法选取中的应用被引量：3
- 2007年
- 边缘检测是图像处理中很重要的组成部分,其效果好坏直接影响到后面的图像分析。柔性形态变换用于图像边缘检测的方法有多种,粒子群优化(PSO)算法是一种有效的全局优化方法,广泛应用于函数优化,神经网络训练以及模糊系统控制等领域。该文将粒子群算法引入柔性形态学用来选取最佳图像边缘检测方法。实验结果证明,该文所提方法行之有效,值得推广。
- 张颖陈雪波王宁
- 关键词：图像边缘检测粒子群优化算法
- 关联规则挖掘算法及其在冷轧生产中的应用被引量：3
- 2007年
- 针对Apriori算法在实际应用中无法发现关联规则变化趋势的问题,该文根据增量挖掘算法的优点对Apriori算法进行了改进。改进的Apriori算法能够在原算法的基础上,通过关联规则统计量的变化确定强规则与候选规则之间的转换,从而进一步发现关联规则的变化趋势,提高了依靠Apriori算法得到的关联规则对决策分析支持的可靠性。将改进算法应用于冷轧生产过程预测中,试验结果表明,改进算法相对于传统的Apriori算法对产量预测的精度提高了30%。
- 王金城王晓琳庞古风
- 关键词：关联规则APRIORI算法
- 基于粒子群算法的ANFIS模型参数优化被引量：2
- 2007年
- 粒子群优化算法是一类全局随机进化算法,算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。根据粒子群算法对整个参数空间进行高效并行搜索的特点,提出了最小二乘法和粒子群优化算法相结合的混合学习算法对自适应神经-模糊推理系统网络结构参数进行优化设计。混合学习算法提高了网络参数辨识的收敛速度,仿真结果表明本算法的有效性。
- 王介生
- 关键词：自适应神经-模糊推理系统粒子群优化算法最小二乘法
