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| 1 | 基于IFWA-BP神经网络的线风速数据融合研究显示文摘针对时差法测量线风速受环境因素影响,导致测量结果不准确的问题,提出一种基于自适应烟花-BP神经网络(IFWA-BP)的数据融合方法。将线风速信息和环境信息进行数据融合,通过多源信息互补减小线风速测量的不准确性。自适应烟花算法是在烟花算法中引入自适应惯性权重,并对爆炸算子进行改进,增强了烟花算法的全局搜索能力,从而优化BP神经网络中的权值和阈值的寻优过程。为了比较IFWA-BP融合模型的融合效果,进行了多算法融合模型对比实验,实验结果表明IFWA-BP融合模型减小了线风速测量的误差,使线风速测量系统的精度达到了98.48%。 | 吴新忠 陈昌 耿柯 魏连江 | 2021 | 电子测量与仪器学报2021，35，5： | 6 |
| 2 | 基于数据驱动的锅炉主蒸汽温度预测控制显示文摘基于数据驱动控制(data driven control,DDC)理论,采用无模型自适应控制,并结合预测控制在线滚动优化、反馈校正的优点,设计了无模型自适应预测控制器(model free adaptive predictive control,MFAPC)。将上述控制器应用到锅炉主蒸汽温度串级控制系统,仿真结果表明,上述控制策略对大惯性、大迟延的主蒸汽温度过程控制效果良好,而且系统响应速度快、抗干扰性能强,对系统参数时变具有较好的鲁棒性。 | 陈彦桥 陈宝林 华山 刘淼 | 2016 | 计算机仿真2016，33，7： | 4 |
| 3 | 发电系统协调控制中非线性离散法的研究显示文摘针对锅炉中主蒸汽温度控制系统中具有的非线性、参数时变性和系统大滞后等问题,对非线性系统数学模型的建立、目标值—电力负荷需求信号的跟踪控制、外界干扰的消除等方面进行了研究,对发电系统响应负荷变化的实时跟踪控制策略进行了归纳,在目前普遍采用的锅炉汽轮机协调控制方式的基础上,运用非线性离散控制方法对锅炉主蒸汽温度进行了建模,提出了一种基于非线性离散控制方法的锅炉主蒸汽温度控制系统。并在Matlab 10.0.1中进行了实例仿真,通过仿真实例验证了所提控制方式的正确性和可行性。研究结果表明,采用非线性离散控制法的锅炉主蒸汽温度控制系统在目标值跟踪、抗干扰以及减少延时带来的误差等方面较传统方法具有显著的优势,对发电设备的控制系统具有重要的指导意义。 | 江霓 马立新 | 2015 | 机电工程2015，32，3： | 0 |
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