薛振框
- 作品数：7 被引量：58H指数：4
- 供职机构：上海交通大学机械与动力工程学院制造技术与装备自动化研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术自然科学总论理学一般工业技术更多>>
- MIMO非线性系统的多模型建模方法被引量：24
- 2005年
- 针对实际工业过程中多变量系统存在着非线性、工况范围广的特点 ,本文提出了一种新的多模型建模方法 .首先对系统调度变量进行满意模糊c均值聚类 ,在此基础上采用基于加权性能指标的多模型辨识算法辨识多模型系统 ,得到的模型在全局拟合与局部特性之间取得良好的权衡 ,同时能得到每个局部模型的适用域 .以典型pH中和过程为对象 ,采用上述建模方法建立其系统多模型 ,仿真结果验证了该建模方法的有效性 .
- 薛振框李少远
- 关键词：非线性系统模糊聚类
- 非线性系统多模型控制方法的研究被引量：6
- 2005年
- 本文对非线性系统控制的多模型方法进行了详尽的分析和论述,包括分解合成的基本原理、多模型建模与控制的主要方法以及所涉及到的系统分析方面,对非线性系统多模型控制的发展进行了展望。
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- 关键词：非线性系统自适应控制稳定性
- 基于模型有效匹配的多模型切换控制被引量：6
- 2005年
- 针对切换控制中模型匹配准则的确定问题,提出了一种基于模型有效匹配的多模型切换控制算法.该算法利用频率响应函数以及系统工况变化后频率响应上的特征,实现多模型系统的模型有效匹配与合理切换.算法可以有效地识别正常工况变化,不受干扰噪声影响,避免了模型的非正常切换.仿真算例表明,该算法在准确识别系统正常突变、合理切换和跟踪系统工况时是有效的.
- 薛振框李少远
- 关键词：切换控制
- 非线性系统多模型控制方法的研究
- 本文对非线性系统控制的多模型方法进行了详尽的分析和论述,包括分解合成的基本原理, 多模型建模与控制的主要方法以及所涉及到的系统分析方面,对非线性系统多模型控制的发展进行了展望。
- 李少远薛振框
- 关键词：非线性系统自适应控制稳定性
- 文献传递
- 基于减法聚类的多模型在线辨识算法被引量：23
- 2009年
- 考虑到实际工业过程中复杂系统的工况变化往往具有不确定性的特点,离线辨识的多模型系统难以自适应反映系统的非线性,因此本文提出一种新的基于减法聚类的多模型在线辨识算法.首先采用在线聚类算法辨识多模型系统中的局部模型个数与工况参数,然后充分考虑聚类发生变化对局部模型参数辨识的影响,给出相应的局部模型参数在线辨识算法.最后以某电厂300MW锅炉-汽轮机的协调控制系统为对象,采用上述辨识方法进行仿真研究,结果验证了本文算法的有效性.
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- 关键词：减法聚类在线辨识
- 基于局部模型网络的多模型建模与控制
- 随着社会经济的飞速发展，人们面临的生产系统工况日益复杂，要求日益提高，控制系统往往具有多变量、非线性、强耦合、工况范围广、控制性能综合要求高等特点，对复杂动态系统的建模与控制提出了更高的要求。在这种情况下，采用基于分解-...
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- 关键词：多模型控制
- 文献传递
- 多模型预测控制算法及其在热工过程中的应用
- 本文充分考虑大多数复杂热工控制对象非线性特性与运行工况密切相关的实际特点,以此为出发点,结合多模型的分解合成策略与传统的预测控制算法,并采纳局部模型网络的思想,提出一种新的多模型预测控制算法,将该算法应用于某电厂300M...
- 薛振框李少远
- 关键词：预测控制热工过程非线性动态矩阵控制
- 文献传递
