论文摘要
针铁矿沉铁过程是由多个连续反应器级联,并且包含氧化反应、还原反应以及中和反应等一系列复杂化学反应的复杂过程,具有强非线性、不确定性及大时滞性等特点,难以建立精确的数学模型。本文提出了一种基于T-FGCN（Time-delay Fuzzy Gray Cognitive Network,T-FGCN）的针铁矿沉铁过程的建模方法。根据过程机理、专家经验和历史数据,建立针铁矿沉铁系统的T-FGCN模型,利用带终端约束的非线性Hebbian学习算法（Nonlinear Hebbian Learning,NHL）对模型权值进行学习。通过在不同程度上的不确定性环境下对系统进行分析,结果表明,T-FGCN建模方法能在不确定性高的环境下对具有大时滞的工业系统进行较为精确的模拟,系统稳定状态值能收敛到一个灰度为零或者灰度很小的灰数平衡点。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 陈宁,周佳琪,彭俊洁,桂卫华,戴佳阳
关键词: 沉铁过程,模糊灰色认知网络,时滞,非线性学习
来源: Journal of Central South University 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑
专业: 冶金工业
单位: School of Information Science and Engineering, Central South University
基金: Project(61673399)supported by the National Natural Science Foundation of China,Project(2017JJ2329)supported by the Natural Science Foundation of Hunan Province,China,Project(2018zzts550)supported by the Fundamental Research Funds for Central Universities,China
分类号: TF813
页码: 63-74
总页数: 12
文件大小: 521K
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标签：沉铁过程论文; 模糊灰色认知网络论文; 时滞论文; 非线性学习论文;