论文摘要
针对矿渣微粉（Ground granulated blast-furnace slag, GGBS）生产这一多变量、强耦合、多工况的复杂非线性过程,本文根据大量生产数据,提炼出矿渣微粉生产过程的三个典型工况.求解多工况多目标优化问题以求得最优设定值.建立多工况下的递归神经网数据驱动模型,并采用自适应动态规划方法,建立多个控制器,结合加权多模型控制,实现矿渣微粉生产过程在多工况切换情况下的自适应控制.通过过程运行优化、跟踪控制优化、通讯、工业以太网等信息资源与矿渣微粉生产物理资源之间的融合,构建基于信息物理系统（Cyber-physical system, CPS）的矿渣微粉生产优化控制系统.实验分析表明,本文提出的基于CPS的多模型自适应控制器,能够有效实现多工况条件下矿渣微粉生产过程的自适应控制,减小超调量,提高控制品质.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李晓理,王康,于秀明,苏伟
关键词: 矿渣微粉生产过程,信息物理系统,多模型自适应控制,自适应动态规划,优化控制
来源: 自动化学报 2019年07期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 冶金工业,自动化技术
单位: 北京工业大学信息学部,计算智能与智能系统北京市重点实验室,数字社区教育部工程研究中心,中国电子技术标准化研究院
基金: 国家自然科学基金(61873006,61473034,61673053),国家重点研发计划项目(2018YFC1602704,2018YFB1702704),北京市科技新星交叉学科项目(Z161100004916041),北京市科技重大专项(Z181100003118012)资助~~
分类号: TP273.2;TF54
DOI: 10.16383/j.aas.2018.c180387
页码: 1354-1365
总页数: 12
文件大小: 781K
下载量: 238
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标签：矿渣微粉生产过程论文; 信息物理系统论文; 多模型自适应控制论文; 自适应动态规划论文; 优化控制论文;