铅锌烧结过程质量产量的智能集成优化控制
徐辰华
吴敏
1.中南大学信息科学与工程学院,湖南,长沙,4100832.中南大学信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083
摘要：针对铅锌烧结过程具有大滞后、多约束的特点,建立烧结块质量产量神经网络预测模型和优化控制模型,提出一种融合聚类搜索粗优化和混沌遗传细优化的智能集成优化控制方法.首先采用模糊聚类算法进行优化样本查询,所得结果作为问题的次优解;然后采用最优保存对简单遗传混沌算法进行二次优化,求取问题的最优解;最后对智能集成方法进行实际验证,系统运行结果表明.该方法较好地实现了高产、优质的生产目标.并且具有全局收敛性和工业有效性,为解决复杂工业过程的优化控制问题提供了一种有效、实用的新思路.
关键词：质量产量预测模型优化控制模型模糊聚类算法遗传混沌算法集成优化控制
分类号：TP273(自动化技术及设备)
资助基金：国家自然科学基金(60425310)国家高技术研究发展计划（863计划）(2008AA04Z128)
论文发表日期：2008-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 688-692 )
英文信息