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摘要:
为了解决连续碳酸化分解过程中分解率梯度与末槽分解率无法用精确数学模型描述的问题,以控制合适的分解梯度与合格的末槽分解率为目标,将专家控制与预测控制策略相结合,提出连续碳酸化分解过程智能控制模型.根据人工经验建立了专家知识库,一类知识库用来处理工况波动和仪表故障,另一类知识库根据各槽料浆成分信息,给出各个阀门开度的控制输出量,来实现正常工况情况下的分解率的稳定控制;并利用神经网络建立的预测模型预测系统下一时刻分解率输出,用以对专家控制模型输出反馈修正.应用结果表明:该方法有效地克服了大滞后因素的影响,分解过程的优化控制分解率合格率提高了4%,平均分解率提高了0.95%.
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文献信息
篇名 连续碳酸化分解过程的混合智能控制
来源期刊 江苏大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 铝酸钠溶液 连续碳酸化分解 专家控制 预测控制 神经网络
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 319-323,338
页数 6页 分类号 TP273
字数 5326字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-7775.2014.03.013
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 谢永芳 中南大学信息科学与工程学院 101 578 12.0 18.0
2 姜斌 南京航空航天大学自动化学院 164 1102 17.0 25.0
3 胡志坤 南京航空航天大学自动化学院 97 1006 17.0 26.0
5 尹林子 中南大学物理与电子学院 24 176 8.0 13.0
8 陈晓龙 中南大学物理与电子学院 2 2 1.0 1.0
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铝酸钠溶液
连续碳酸化分解
专家控制
预测控制
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期刊影响力
江苏大学学报(自然科学版)
双月刊
1671-7775
32-1668/N
大16开
江苏省镇江市梦溪园巷30号
28-83
1980
chi
出版文献量(篇)
2980
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2
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31026
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