期刊文献+

铅锌烧结过程的集成建模方法及智能优化算法 被引量:3

Integrated Modeling Method and Intelligent Optimization Algorithm for Lead-Zinc Sintering Process
下载PDF
导出
摘要 以铅锌烧结过程的集成建模和优化控制为背景 ,首先集成主元分析、神经网络、模糊专家系统等多种方法 ,建立了铅锌烧结过程的综合工况模型 ,然后根据综合工况模型预测的结果 ,采用聚类搜索混沌遗传算法获得最优的操作参数 ,给出操作优化指导 .本文提出的集成建模方法与操作优化算法 ,很好地解决了多输入多输出复杂工业过程的建模和优化控制问题 。 In the paper the study object is about the integrated modeling and optimization control of Lead Zinc sintering process. Firstly, the compositive status model is proposed, which synthesizing a lot of techniques, including principal components analysis, neural network, fuzzy expert system and so on. Secondly, the optimization parameters is calculated using the cluster searching 、chaos optimization and genetic algorithm according to the estimated result of the compositive status model, and the optimization guidance is introduced. The integrated modeling methods and the operation optimization algorithm provide a better way to resolve the problem of modeling and optimization control for the complex multiple input & multiple output industrial process, which has got distinct benefits in Lead Zinc sintering process.
出处 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2004年第8期1458-1463,共6页 Journal of Chinese Computer Systems
基金 国家计委高技术产业化示范工程项目 (计投资 [2 0 0 0 ] 2 498号 )资助 教育部青年教师资助项目
关键词 铅锌烧结过程 集成建模 神经网络 专家系统 混沌遗传算法 聚类搜索 lead Zinc sintering process integrated modelling neural network expert system chaos optimization genetic algorithm cluster searching algorithm
  • 相关文献

参考文献7

二级参考文献31

  • 1杨煜普,许晓鸣,张钟俊.基于模糊神经网络的控制规则获取及置信度估计问题[J].模式识别与人工智能,1994,7(1):53-59. 被引量:13
  • 2刘学文.第三届全国炼铁精论文集[M].-,1992.39-43.
  • 3范晓慧 王海东 等.-[J].烧结球团,1997,22(4):1-3.
  • 4范晓慧 王海东 等.-[J].烧结球团,1998,29(2):13-15.
  • 5魏峻青.-[J].烧结球团,1998,23(5):44-46.
  • 6沙拉比MEH.-[J].国外烧结球团,1989,(2):26-29.
  • 7深川卓美 井山俊司.-[J].川崎制铁技报,1991,23(3):203-209.
  • 8Corson Richard C.-[J].烧结球团,1984,9(5):79-108.
  • 9Cho B K 周取定译.第六届国际造块会议文选[M].北京:中国金属学会,1994.441-454.
  • 10atsuta K 周取定译.第六届国际造块会议论文选[M].北京:中国金属学会,1994.427-453.

共引文献606

同被引文献32

  • 1桂卫华,阳春华,吴敏,李勇刚.智能集成优化控制技术及其在工业中的应用[J].有色冶金设计与研究,2003(S1):6-14. 被引量:5
  • 2杜玉晓,吴敏,桂卫华.铅锌烧结过程智能集成优化控制技术[J].控制与决策,2004,19(10):1091-1096. 被引量:7
  • 3阚晓旭,金晓明.RBF多模型神经网络软测量技术在湿法磷酸生产中的应用[J].化工自动化及仪表,2006,33(1):64-66. 被引量:3
  • 4Martin S. Neural networks in real world applications[J]. IEEE Expert, 1996, 11(4) :8 - 9.
  • 5Hagan M T, Demuth H B, Beale M H. Neural Network Design[M]. Boston: PWS Publishing, 1996.112 - 202.
  • 6Jer H S, Lo H C. Control of an inverted pendulum using gray prediction model [J]. IEEE Trans on Industrial Application, 2000, 36(2): 452-458.
  • 7Cho S Z, Cho Y J, Yoon S C. Reliable roll force prediction in cold mill using multiple neural networks[J]. IEEE Tran Neural Networks, 1997, 8(4) : 874- 880.
  • 8Wang L X, Wan F. Structured neural networks for constrained model predictive control[J]. Automatica,2001, 37:1235 - 1243.
  • 9MOHAMED L H,VINCENT W.Takagi-Sugeno Fuzzy Modeling Incorporating Input Variables Selection[J].IEEE Transactions on Fuzzy Systems,2002,10(6):728-742.
  • 10PARK B J,PEDRYCZ W,OH S K.Fuzzy Polynomial Neural Networks:Hybrid Architectures of Fuzzy Modeling[J].IEEE Transactions on Fuzzy Systems,2002,10(5):607-621.

引证文献3

二级引证文献17

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部