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摘要:
复杂工业过程往往具有不确定性、非线性、大滞后、强耦合等特点,难以建立在线控制模型.为了克服复杂工业过程中的非高斯、强非线性等因素对系统建模的影响,利用粒子滤波算法对非线性、非高斯系统进行全局优化的优势,对系统模型进行优化,使系统模型能够更加准确地反映系统的真实状态,提出一种基于粒子滤波的径向基函数(RBF)神经网络控制方法,并将其应用到联合制碱生产过程的研究中.联合制碱碳化过程是一个典型的复杂工业过程,具有过程复杂、难以建立在线控制模型等突出特点,以联合制碱碳化过程为对象进行仿真试验研究,并与原先应用过的模糊神经网络控制方法进行效果对比,仿真结果表明:引入粒子滤波算法后,对复杂工业过程的控制更加有效,系统的控制精度和系统响应速度明显提高,可为解决一类复杂系统的建模与优化控制研究提供一条有效的技术途径.
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内容分析
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文献信息
篇名 粒子滤波在复杂工业过程中的应用
来源期刊 河北科技大学学报 学科 工学
关键词 粒子滤波 复杂工业过程 RBF神经网络 联合制碱碳化过程
年,卷(期) 2011,(1) 所属期刊栏目 机械、电子与计算机
研究方向 页码范围 47-51,56
页数 分类号 TP183
字数 4585字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张颖 河北科技大学电气信息学院 18 56 4.0 7.0
2 李永伟 河北科技大学电气信息学院 41 234 9.0 12.0
3 袁涛 河北科技大学电气信息学院 8 96 5.0 8.0
4 钟甲 河北科技大学电气信息学院 2 6 2.0 2.0
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2017(1)
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研究主题发展历程
节点文献
粒子滤波
复杂工业过程
RBF神经网络
联合制碱碳化过程
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
河北科技大学学报
双月刊
1008-1542
13-1225/TS
大16开
河北省石家庄市裕华东路70号
1980
chi
出版文献量(篇)
2212
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6
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14739
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