基于CPS框架的微粉生产过程多模型自适应控制

• 作者: 于秀明 李晓理 王康 苏伟
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 矿渣微粉生产过程 信息物理系统 多模型自适应控制 自适应动态规划 优化控制
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1354-1365
• 页数: 12页
• 字数: 6034字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.2018.c180387

摘要

针对矿渣微粉(Ground granulated blast-furnace slag,GGBS)生产这一多变量、强耦合、多工况的复杂非线性过程,本文根据大量生产数据,提炼出矿渣微粉生产过程的三个典型工况.求解多工况多目标优化问题以求得最优设定值.建立多工况下的递归神经网数据驱动模型,并采用自适应动态规划方法,建立多个控制器,结合加权多模型控制,实现矿渣微粉生产过程在多工况切换情况下的自适应控制.通过过程运行优化、跟踪控制优化、通讯、工业以太网等信息资源与矿渣微粉生产物理资源之间的融合,构建基于信息物理系统(Cyber-physical system,CPS)的矿渣微粉生产优化控制系统.实验分析表明,本文提出的基于CPS的多模型自适应控制器,能够有效实现多工况条件下矿渣微粉生产过程的自适应控制,减小超调量,提高控制品质.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于秀明		7	20	2.0	4.0
2	苏伟		16	21	2.0	4.0
3	李晓理	北京工业大学信息学部	14	56	5.0	7.0
12	王康	北京工业大学信息学部	6	14	1.0	3.0