针对铝土矿连续磨矿过程球磨机节能降耗问题以及铝土矿来源复杂、品位差异大等特点,提出了球磨机多目标多模型预测控制方法.该方法首先建立状态空间浓度预测模型和粒级质量平衡加权多模型细度预测模型.然后构建了包含磨机排矿浓细度区间控制和经济性能指标的多目标优化结构的多模型预测控制策略.最后采用乘子罚函数法求解控制器局部最优解.仿真及现场试验结果表明了该方案的有效性.
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多模型预测控制在磨矿分级过程中的应用
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卡尔曼滤波原理及应用仿真
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基于二次仿射传播聚类的非线性系统多模型LSSVM建模
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对局部节点状态估计间误差相关性的处理是分布式估计融合或航迹融合的关键要素;针对当前分布式融合理论中关于混合多模型估计融合研究的空白,首先推导得出了采用相同模型成分的各局部节点交互多模型状态估计的误差互协方差矩阵的递推计算方法;其次,讨论了所得非对称实误差互协方差矩阵的正定特性,并分析了此类误差相关性与混合多模型估计算法中模型过程噪声之间的变化关系;上述结果使得基于互协方差组合融合算法的交互多模型状态估计融合成为可能,仿真实验亦验证了其有效性,相对其它不考虑误差相关性的融合算法,融合结果也更为真实.
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