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题名化工过程强非线性系统的变模型自适应预测控制
被引量：14
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作者
许锋
张艺
罗雄麟
季德伟
陈育昆
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机构
石油大学自动化研究所
中国石油大港石化分公司
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出处
《化工自动化及仪表》
EI
CAS
北大核心
2004年第6期32-35,共4页
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文摘
提出一种变模型自适应预测控制算法 ;基于非线性状态空间模型 ,通过每步在当前工作点 (非平衡点 )线性化获得线性化子模型 ,以此进行状态反馈预测控制 ,线性化子模型随工作点变化 ,且不限于平衡点。通过pH值控制的对比仿真实验 ,证明其对强非线性过程的控制效果优于传统的多模型预测控制。最后分析讨论了该控制算法存在的几个重要问题 。
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关键词
强非线性
变模型
自适应预测控制
线性化
PH值控制
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Keywords
highly nonlinear
varying model
adaptive predictive control
linearization
pH control
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于AGA-BP强预测的爬升段油耗估计
被引量：5
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作者
陈静杰
张永平
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机构
中国民航大学电子信息与自动化学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2017年第10期2845-2849,2857,共6页
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基金
国家科技项目支撑计划基金项目(2012BAC20B03)
民航局科技基金项目(MHRD201121)
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文摘
为准确预测燃油消耗量,减少民航碳排放,分析飞行数据影响油耗的参数,提出两种爬升阶段油耗预测模型,即BP预测模型与基于自适应(简写为A)GA-BP强预测模型。GA-BP强预测模型以BP预测网络为弱预测器,经有限次数迭代得到强预测器输出,实现误差的优化调整,解决非线性复杂问题。实验结果表明,该模型在非线性预测方面有明显优势,预测精度和拟合度较好,验证了两种模型在油耗预测领域都具可行性。
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关键词
飞行数据
油耗
BP网络
自适应ga-bp强预测模型
误差
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Keywords
flight data
fuel consumption
BP networ k
a d a p t iv e ga-bp s t ro n g p re d ic t io n model
e r r o r
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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