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公开(公告)号：CN101211425A
公开(公告)日：2008-07-02
申请号：CN200710164605.4
申请日：2007-12-21
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06N5/00
摘要： 本发明公开了一种高炉炼铁专家系统决策合成方法。以多种类型高炉专家系统的单独决策为输入，构造了四种决策合成算子模型，采用线性和非线性回归技术对决策合成算子模型进行参数辨识，以高炉炉况特征向量及各类型高炉专家系统的历史表现为选择依据，把最优化决策合成算子选择问题转化为一个分类器构造问题，采用非线性多分类支持向量机模型进行分类器建模，通过快速分类器训练算法得到最优分类器，进而利用该分类器对决策合成算子模型参数进行递推式的二次校正，由最优分类器动态选择出适合于当前炉况的最优决策合成算子形成高炉操作优化决策。对高炉冶炼过程的智能控制与决策的合成具有普遍的通用性，能提高高炉专家系统决策准确度与系统鲁棒性。
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公开(公告)号：CN101770209A
公开(公告)日：2010-07-07
申请号：CN201010120394.6
申请日：2010-03-09
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种多时间尺度复杂大系统的分散预测控制方法。针对多时间尺度复杂大系统的各互联子系统动态特性上的差异，以不同的采样周期对各子系统状态进行采样及计算，使用可变时域的预测控制方法，解决控制性能优化和计算复杂性之间的矛盾，通过不等式约束转换法将约束优化问题转换为无约束优化问题，利用各子系统模型对子系统未来行为进行预测，并使用实测值对子系统预测结果进行反馈校正，利用原值替代法估计缺失的关联信号，并通过约简状态空间分解算法进一步减小计算复杂度，提高优化时效性，实现工业大系统的分布式控制。以炼铁过程系统为实例，验证了这种方法的有效性，并表明该方法具有收敛速度快、计算效率高、优化性能好等显著优点。
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公开(公告)号：CN100583136C
公开(公告)日：2010-01-20
申请号：CN200710164605.4
申请日：2007-12-21
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06N5/00
摘要： 本发明公开了一种高炉炼铁专家系统决策合成方法。以多种类型高炉专家系统的单独决策为输入，构造了四种决策合成算子模型，采用线性和非线性回归技术对决策合成算子模型进行参数辨识，以高炉炉况特征向量及各类型高炉专家系统的历史表现为选择依据，把最优化决策合成算子选择问题转化为一个分类器构造问题，采用非线性多分类支持向量机模型进行分类器建模，通过快速分类器训练算法得到最优分类器，进而利用该分类器对决策合成算子模型参数进行递推式的二次校正，由最优分类器动态选择出适合于当前炉况的最优决策合成算子形成高炉操作优化决策。对高炉冶炼过程的智能控制与决策的合成具有普遍的通用性，能提高高炉专家系统决策准确度与系统鲁棒性。
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公开(公告)号：CN101211383A
公开(公告)日：2008-07-02
申请号：CN200710164607.3
申请日：2007-12-21
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种高炉铁水硅含量的特征分析预报方法。以高炉铁水硅含量预报模型的高炉工艺参数为输入变量，在对输入变量的样本数据进行指数加权移动平均滤波和归一化预处理后，采用改进的动态独立成分分析方法对输入变量的样本数据进行特征提取，消除生产工艺参数之间的相关性，使用最小二乘支持向量机算法建立高炉铁水硅含量预报的动态递推模型，引入遗传算法以优化模型参数。对高炉冶炼过程的铁水硅含量预报具有普遍的通用性，可获得较好的预报精度，提高高炉铁水硅含量的预报命中率。
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