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中国科学院自动化研究所复杂管理系统与控制国家重点实验室针对一类非线性吊车系统，建立一种基于评判学习机制的智能优化控制方法，通过近似求解Hamilton–Jacobi–Bellman方程，实现含有折扣因子代价函数时的最优反馈镇定。利用神经网络的在线学习能力，提出不同于传统自适应评判算法的新颖权值更新策略，降低对于系统初始稳定控制律的要求，由此给自适应评判控制设计带来极大便利。
竖炉焙烧过程的多变量智能优化控制
竖炉焙烧 综合生产指标 多变量
2008/12/17
针对铁矿选矿中的竖炉焙烧过程具有综合复杂性和产品质量指标一磁选管回收率难以在线测量因而不易实现优化控制的难题,通过对焙烧过程动态特性和人工操作模式的分析,将智能方法与前馈、反馈控制相结合,提出一种基于磁选管回收率、台时产量、煤气消耗等综合生产指标的多变量智能优化控制方法.根据综合生产指标的目标值和边界条件的变化在线对控制回路的设定值进行自动调整而实现优化控制.将提出的方法应用于国内某大型选矿厂竖炉...