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公开(公告)号：CN109190226B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN201810971872.0
申请日：2018-08-24
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种磨矿系统溢流粒度指标软测量方法，涉及磨矿系统自动化测量技术领域。该方法包括辅助变量的选择、训练数据的取得、改进正交增量型随机权神经网络软测量模型的学习和使用三个步骤，该方法利用常规计算机控制系统和常规的检测仪表提供的在线过程数据，通过少量的人工采样，建立了基于I‑OI‑RVFLNs的磨矿系统溢流粒度软测量模型，实现了磨矿系统螺旋分级机溢流粒度的软测量。本发明的方法模型结构简单，训练速度快，预测精度高，具有很强的泛化能力，在实际应用中，能够根据过程的实时数据估计出磨矿粒度值，而且相对误差较小、可信度高，是具有很高使用价值、低成本的粒度计量手段。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108153146B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201711316435.7
申请日：2017-12-12
Applicant: 东北大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明提供一种高炉多元铁水质量无模型自适应控制系统及方法。设定高炉多元铁水质量指标期望值；获取无模型自适应控制器参数校正所需若干历史时刻的高炉本体生产工况参数变量及相应时刻多元铁水质量指标测量值，对灵敏的无模型自适应控制器参数及伪偏导数初值进行离线校正；利用无模型自适应控制器在线控制铁水质量指标跟踪设定的高炉多元铁水质量指标期望值。结合无模型自适应控制技术建立高炉多元铁水质量在线递推控制器；并建立高炉多元铁水质量与两个控制量之间的递推子空间预测模型作为参数校正辅助模型，采用多参数灵敏度分析、遗传算法离线校正控制器参数和伪偏导数初值，使其适应高炉当前动态特性，实现对多元铁水质量的有效控制。
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公开(公告)号：CN109190226A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810971872.0
申请日：2018-08-24
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种磨矿系统溢流粒度指标软测量方法，涉及磨矿系统自动化测量技术领域。该方法包括辅助变量的选择、训练数据的取得、改进正交增量型随机权神经网络软测量模型的学习和使用三个步骤，该方法利用常规计算机控制系统和常规的检测仪表提供的在线过程数据，通过少量的人工采样，建立了基于I-OI-RVFLNs的磨矿系统溢流粒度软测量模型，实现了磨矿系统螺旋分级机溢流粒度的软测量。本发明的方法模型结构简单，训练速度快，预测精度高，具有很强的泛化能力，在实际应用中，能够根据过程的实时数据估计出磨矿粒度值，而且相对误差较小、可信度高，是具有很高使用价值、低成本的粒度计量手段。
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公开(公告)号：CN108153146A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201711316435.7
申请日：2017-12-12
Applicant: 东北大学
IPC: G05B13/02
CPC classification number: G05B13/024
Abstract: 本发明提供一种高炉多元铁水质量无模型自适应控制系统及方法。设定高炉多元铁水质量指标期望值；获取无模型自适应控制器参数校正所需若干历史时刻的高炉本体生产工况参数变量及相应时刻多元铁水质量指标测量值，对灵敏的无模型自适应控制器参数及伪偏导数初值进行离线校正；利用无模型自适应控制器在线控制铁水质量指标跟踪设定的高炉多元铁水质量指标期望值。结合无模型自适应控制技术建立高炉多元铁水质量在线递推控制器；并建立高炉多元铁水质量与两个控制量之间的递推子空间预测模型作为参数校正辅助模型，采用多参数灵敏度分析、遗传算法离线校正控制器参数和伪偏导数初值，使其适应高炉当前动态特性，实现对多元铁水质量的有效控制。
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公开(公告)号：CN107390524B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201710580457.8
申请日：2017-07-17
Applicant: 东北大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于双线性子空间辨识的高炉铁水质量优化控制方法，包括：采集当前时刻与前一时刻的控制量和被控量，校正高炉铁水质量指标预测值；由铁水质量指标期望值计算铁水质量指标参考轨迹，并基于铁水质量指标参考轨迹和其校正后预测模型预测值构造预测控制性能指标，利用二次规划优化算法计算得到最优控制量；将最优控制量即最优的冷风流量、压差、富氧流量和设定喷煤量发给执行机构。本发明使高炉铁水质量稳定在期望值附近，有效地提高产品质量、降低生产能耗、提高经济效益。本发明的高炉铁水质量指标预测模型是一种多输入多输出的双线性模型，表征了高炉模型的非线性特性，预测的精确度较高，控制的抗干扰性良好。
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公开(公告)号：CN107390524A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710580457.8
申请日：2017-07-17
Applicant: 东北大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 本发明提供一种基于双线性子空间辨识的高炉铁水质量优化控制方法，包括：采集当前时刻与前一时刻的控制量和被控量，校正高炉铁水质量指标预测值；由铁水质量指标期望值计算铁水质量指标参考轨迹，并基于铁水质量指标参考轨迹和其校正后预测模型预测值构造预测控制性能指标，利用二次规划优化算法计算得到最优控制量；将最优控制量即最优的冷风流量、压差、富氧流量和设定喷煤量发给执行机构。本发明使高炉铁水质量稳定在期望值附近，有效地提高产品质量、降低生产能耗、提高经济效益。本发明的高炉铁水质量指标预测模型是一种多输入多输出的双线性模型，表征了高炉模型的非线性特性，预测的精确度较高，控制的抗干扰性良好。
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