强制循环蒸发器的非线性解耦控制

强制循环蒸发器是一个多输入多输出的且回路间存在着较强耦合的强非线性的复杂化工过程。针对单纯的采用常规控制方法很难满足实际的工业要求的问题,在深入研究上述过程的动态特性的基础上,根据模型的结构特点,采用全局输入输出反馈线性化的方法实现了其解耦控制,并证明了系统的零动态稳定性。通过仿真表明采用全局输入输出反馈线性化解耦方法能够有效地解决系统的强非线性对系统带来的影响,而且还能消除密度回路与液位回路间的耦合作用,该方法对提高产品质量和提高系统的蒸发效率具有重要意义。

氧化铝蒸发过程的混合智能优化设定控制

氧化铝蒸发过程的关键工艺指标碱液浓度不能在线检测且与控制回路输出之间的动态特性难以用精确的数学模型描述,采用已有的优化控制方法不能实现上述运行层的优化。针对上述问题提出了由基于案例推理的预设定模型,基于专家规则的前馈、反馈补偿模型以及基于块式偏最小二乘的软测量模型组成的混合智能优化设定控制方法。采用某氧化铝厂蒸发过程的实际数据进行仿真实验,实验研究表明该方法可以有效地将碱液浓度控制在工艺要求的区间内。

基于模糊Q学习的自能源综合能量管理策略

随着用户在综合能源系统中的参与度以及系统复杂度的提升,传统的能源枢纽已无法完全满足需求。同时,如何解决环境与负荷的不确定性以及提升能量单元的自我调节能力是亟需考虑的因素。基于此,提出了具备全双工与分布式特性的自能源单元,构建了一种针对多种不确定性以及需求侧响应的自能源综合调度模型并提出相应的能量管理策略。相较于其他模型,所提自能源综合调度模型全面描述了自能源在能源互联网中的运行特点。进一步,采用对环境模型需求较低的增强学习算法,引入不确定性作为状态指标并进行模糊离散化处理,使其可以在无前期预测的情况下解决模型中的多种不确定性带来的影响。仿真结果证明,所提综合能量管理策略具有较高的效率和更好的适用性,能有效实现不确定环境下自能源的最优调配。

T-S模糊Markov跳变系统控制策略综述

T-S模糊Markov跳变系统是一类由时间与事件共同驱动的随机混杂非线性系统,其状态变量由系统状态、模糊规则及系统模态组成.系统各模态间的随机跳变服从Markov过程,且用此来描述系统参数的随机变化.首先,介绍T-S模糊Markov跳变系统的研究背景;其次,从T-S模糊Markov跳变系统的复杂结构出发,阐述T-S模糊Markov跳变系统及其控制的研究进展;最后,简要介绍面临的挑战.