一种多参数钻井模型实时辩识方法

针对钻井生产过程随时间推移而逐渐变化的实际，提出了适于实时优化钻井的多参数钻井模型自适应跟踪算法。该方法不仅能对原来钻井模型进行实时修正辩识，而且利用计算机程序计算简便、控制精度较高。该方法是对两种递推算法的推广，特别适用于新探区建立钻井模型。文中有计算实例。

基于APC-Ⅲ算法在线训练径向基神经网络

针对径向基函数神经网络隐层节点难以确定的问题,提出了基于APc-Ⅲ聚类算法的思想来在线训练网络结构的方法,使用聚类算法对输入样本数据进行模式分类,以此自适应地调整RBF神经网络的结构和参数,解决了网络结构的在线优化问题。应用该方法进行非线性系统的实时辩识,仿真结果证明了本文提出的在线训练算法的优越性。

钢包精炼炉的电极系统智能建模及控制

针对钢包精炼炉电极控制系统具有非线性、时变、模型不确定、大滞后、多输入多输出耦合的特点,提出一种基于神经网络实时在线辩识的内模控制方案.控制器采用神经网络解耦,将混沌机制引入到BP算法中,用以加快学习的收敛速度.仿真结果证实了控制策略的有效性.