搜索结果: 1-6 共查到“控制科学与技术 锌”相关记录6条 . 查询时间(0.109 秒)
铅锌烧结配料过程的智能集成建模与综合优化方法
专家推理策略 改进免疫遗传算法 定性定量综合集成
2009/9/8
以铅锌烧结配料过程为背景, 针对传统配料方法中存在的成本高和准确率低的问题, 提出一种智能集成建模与综合优化方法. 首先, 在建立过程神经网络模型和改进灰色系统预测模型的基础上, 利用信息论中熵值的概念, 提出一种既可保证预测精度又能满足配料计算对数据完备性要求的烧结块成分集成预测模型; 其次, 以成本最小为目标建立烧结配料优化模型, 采用基于专家推理策略和改进免疫遗传算法的定性定量综合集成方法,...
我国已成为有色金属工业大国，但有色冶炼企业普遍存在成本与能耗高、环境污染严重等问题，基于现有工艺流程和生产设备，急需通过生产过程的优化运行来提高企业竞争力和可持续发展能力。本项目针对冶炼工业过程具有多变量、非线性、强耦合、不确定性以及某些过程参量和生产目标无法直接检测的特点、难以实现生产过程优化运行的问题，开展智能集成建模与优化控制技术及其工业应用研究。主要技术特点表现在：
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基于自校正支持向量回归的锌产量在线预报模型及应用
2007/12/13
Abstract提出了基于自校正支持向量回归的密闭鼓风炉锌产量在线预报模型，以便根据预报结果来调整参数，实现锌产量最大．在该模型中，支持向量回归的数学模型被转换成与支持向量分类一样的格式，然后采用简化的SMO方法训练回归系数向量a-a*和阈值b，并在训练过程中动态调整惩罚系数C．最后，给出锌产量的在线预报算法．仿真结果表明，该预报模型在只有较少的样本数的情况下，在有效误差范围内预报精度能达到90％...
针对铅锌烧结过程中复杂的过程优化控制问题，提出基于综合工况评判模型的铅锌烧结过程操作参数优化方法。在基于机理分析的基础上，综合运用主元分析、神经网络和模糊理论等方法，建立综合工况评判模型；并根据当前的操作参数和综合工况评判模型结果，采用基于模糊C均值聚类的匹配优化算法获得最优的操作参数，从而为现场操作人员提供科学的操作指导。结果表明：该方法可显著改善工况波动、提高烧结块的产量和质量，较好地解决铅锌...
采用主元分析、 神经网络、 专家系统等多种智能化方法， 建立了铅锌烧结过程中烧结块产量质量模型， 并由此得到了铅锌烧结过程的优化控制目标函数。 并采用聚类搜索、 专家系统对生产目标函数进行了优化， 以实现操作参数的优化控制。 提出的面向生产目标的智能集成建模与优化控制技术， 较好地解决了多输入、 多输出、 强非线性、 强耦合性复杂工业过程的优化控制问题， 实现了高产、 低耗、 优质的生产目标， 为...