焦炉冷鼓系统基于遗传算法的PI控制

针对焦炉冷鼓系统具有强扰动、时变、和非线性等特点,本文对焦炉在三种不同的结焦时间下体现的不同特性,利用递推最小二乘法进行辨识得到三种不同的模型,针对不同的模型设计不同参数的PI控制器实施控制,其中PI控制器参数采用遗传算法进行寻优。仿真分析表明该控制方案下系统具有良好的输出跟踪特性,自适应能力强;而基于遗传算法的变参数PI控制器的现场实验情况也表明,实验时系统输出平稳,具有一定的抗干扰能力,解决了因模型失配而导致吸力、压力振荡的问题。

多目标海洋捕食者算法的污水处理优化控制

针对污水处理过程中能耗和出水水质相制约的问题,提出一种多目标海洋捕食者算法(MOMPA)的污水处理优化控制方法.通过分析污水处理过程机理找出目标函数与可控变量之间的关系,构建能耗和出水水质模型,在标准海洋捕食者算法的本身机制上引入贪婪策略保证最佳非支配解不丢失,在拥挤度计算中将更优解与存档中的最优解进行更替使得Pareto前沿分布更为均匀,提高解的覆盖率以及算法的收敛性.用CEC2019多模态多目标基准函数评估算法的优化控制性能,并将算法应用于基准仿真平台(BSM1),证明算法能有效提升出水水质且运行能耗降低显著,达到预期优化目的.

支持向量机故障诊断技术在焦炉冷鼓系统中的应用

为了解决焦炉冷鼓系统出现故障不能及时发现的问题,提出将基于结构风险极小化原则的支持向量机应用于系统的故障诊断技术中.利用支持向量机建立系统模型得到期望输出,将其与系统实际输出相比较,利用残差值的大小判断系统是否发生故障.仿真结果表明,该方法可以及时发现故障,提高系统安全运行系数.

基于PSO优化LSSVM的出水BOD;预测建模

针对城市污水处理中有机物污染度指标BOD;缺少运行状态信息难以做到实时检测,提出了一种基于粒子群算法(PSO)优化最小二乘法支持向量机(LSSVM)的出水BOD;预测控制策略。在保证出水水质参数稳定达标条件下,提取城市污水处理过程中输入输出参数数据,通过LSSVM对被控对象出水BOD;进行建模,同时利用PSO对LSSVM模型进行参数寻优,获得最佳正则化参数γ和核函数参数σ。仿真结果说明,该模型提高了对出水BOD;值的预测精度并具有良好的泛化能力,达到了实时性的效果。

改进平衡优化器算法研究综述

平衡优化器(equilibrium optimizer,EO)是受控制容积动态质量平衡启发而提出的一种新型智能算法.因其结构简单,搜索能力强以及易实现等优点而广泛应用于连续或离散,单目标或多目标问题上.而EO算法在迭代中容易出现陷入局部停滞现象,导致无法对勘探和开采阶段进行有效平衡,进而引发各界学者在EO算法上不断改进来提升算法全局寻优能力和逃离局部最优能力.对近年EO算法改进理念、方式以及国内外在各领域研究上取得的进步进行了系统性地分析归纳.首先,通过平衡优化器算法的物理学背景、工作流程及其相关概念将EO算法分为连续型和离散型两大类.其次,从控制参数、混合算法以及多目标优化三个不同改进方向进行分析并总结了其优缺点,进而提炼出各类策略在三种改进方向上的优势与不足.再次,对改进EO算法应用领域进行归类.目前基于改进平衡优化器算法已经证明了其可行性和优越性且实现了更好的控制效果.最后,提出EO算法进一步研究范畴,提供一定的理论参考价值.

混合遗传算法思想的改进鸡群算法

为了解决标准的鸡群算法在寻优中存在早熟收敛和较容易陷入局部极值问题,提出一种混合遗传算法思想的改进鸡群算法(GA-CSO).算法在母鸡位置中引入惯性权值因子,并将小鸡位置中加入公鸡对其影响的学习因子,最后利用遗传思想选取适应度值优良的个体以一定概率进行交叉和高斯变异操作.利用4个典型的测试函数分别进行仿真并和其他算法对比,仿真结果表明,改进的GA-CSO算法可避免局部最优,且加强了全局的极值搜索能力,较大地改善算法收敛速度和精度范围.

基于RBF网络逆辨识的LF炉电极系统控制策略

针对LF炉电极控制系统存在的非线性、模型不确定性、多输入多输出耦合的现象,通过可逆性分析,构造了网络辨识的逆模型;由于三相电极电流存在强耦合,因此通过逆控制器将其解耦成三个相互独立的伪线性控制回路。通过实验仿真,结果表明该控制策略对电弧炉电极的解耦性能、跟踪性能和抗干扰能力起到较好的作用,能达到预期的效果。

基于OS-LSSVM焦炉集气管压力系统的内模控制

焦炉集气管压力系统具有纯滞后、非线性以及多变量强耦合的特点,难以建立精确的控制模型,传统的控制策略难以对其进行有效的控制。基于OS-LSSVM(在线稀疏最小二乘支持向量机)内模控制具有模型简单、鲁棒性好等特点。利用OS-LSSVM在线辨识集气管压力逆系统,建立逆模型控制器,该方法具有较高的跟踪精度,良好的抗干扰能力,同时能实现集气管压力的解耦控制。将其应用于焦炉集气管压力的控制具有重要的意义。

焦炉集气管压力系统的复合自适应PID控制

对多变量耦合且存在时变性的焦炉集气管压力系统,提出了一种基于支持向量机结合自适应PID的控制方法.采用支持向量机逆系统的方法来进行解耦控制,使得MIMO(多输入多输出)的集气管压力系统解耦成相互独立的SISO(单输入单输出)伪线性子系统.对于解耦后的SISO(单输入单输出)系统采用单神经元自适应控制算法,实时在线调整PID参数.仿真结果表明该控制策略实现了集气管压力系统的动态解耦控制,迅速跟踪变化,提高了系统的快速调节能力和稳态精度,增强了系统的鲁棒性,可以保证焦炉集气管压力稳定在现场工艺要求的范围之内.