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模型失配下的浅槽分选悬浮液调配过程预测控制: 收藏
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引用; 《洁净煤技术》2024年第S2期30卷 743-748页; 作者：张虎平姜坤坤宋俊蔚文朋李向忠田彦生董良代伟国电建投内蒙古能源有限公司内蒙古鄂尔多斯017209 大地工程开发(集团)有限公司北京100102 中国矿业大学人工智能研究院江苏徐州221116; 浅槽重介分选过程是我国煤炭洗选的重要工艺,而重介质悬浮液的调配过程直接影响着浅槽重介分选的效率。针对浅槽分选悬浮液调配过程,首先设计了模型预测控制器,以保证重介质悬浮液密度能够跟踪其设定值。其次,考虑到悬浮液调配过程中的...; 浅槽重介分选过程是我国煤炭洗选的重要工艺,而重介质悬浮液的调配过程直接影响着浅槽重介分选的效率。针对浅槽分选悬浮液调配过程,首先设计了模型预测控制器,以保证重介质悬浮液密度能够跟踪其设定值。其次,考虑到悬浮液调配过程中的模型参数时变以及噪声的存在,会导致模型失配的问题,进一步设计了在线参数辨识环节,采用自适应卡尔曼滤波器消除噪声对数据的影响,并采用含有遗忘因子的递推最小二乘算法辨识模型参数,进而在线调整控制器的参数。最后,以悬浮液调配过程为背景进行了仿真实验,实验结果表明所提方法在模型参数时变与存在噪声的情况下,仍能保证重介质悬浮液密度的跟踪性能。; 来源：详细信息评论

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