钱麟
- 作品数：9 被引量：16H指数：2
- 供职机构：上海大学机电工程与自动化学院更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于MBDE和参数稳定域的PI/PID控制器参数整定被引量：4
- 2014年
- 提出了一种应用改进二进制差分进化算法(MBDE,modified binary differential evolution algorithm)对PI/PID控制器参数进行优化整定的方法。基于参数稳定域理论,预先确定保证闭环系统稳定的PI/PID控制器参数的约束范围。根据实际问题的需要,结合相应的性能指标,设计恰当的复合性能准则作为优化算法的优化目标,并采用MBDE智能优化算法对优化目标进行优化,从而得到PI/PID控制器的最优参数。将该方法分别应用于针对某循环流化床床温和一个非最小相位系统的PI/PID控制器的参数整定。仿真结果表明,通过上述方法设计的PI/PID控制器,跟传统方法相比,实现方式简单灵活,可以满足闭环系统动态性能的特殊需求。
- 潘晖钱麟王灵费敏锐
- 关键词：PID参数稳定域非最小相位系统
- 一种用于气体分析仪安装与样气处理的装置
- 本发明涉及一种用于气体分析仪安装与样气处理的装置。它包括气体分析仪检测探头，上法兰套管，下法兰套管，中取样套管，下取样套管以及旁路气体回流装置。气体分析仪检测探头通过封盖固定于上法兰套管内部的上端，上法兰套管的下端与下法...
- 王建国赵京辉乔广荣曹志铎马世伟钱麟费敏锐
- 文献传递
- 一种工业无线传感器网络Pareto多目标部署优化方法
- 本发明公开了一种工业无线传感器网络Pareto多目标部署优化方法，涉及工业自动化和智能计算两大领域。本方法针对工业中常用的两层分簇结构工业无线传感器网络，定义了一种新的通信模型，提出了一种Pareto多目标部署优化方法，...
- 王灵周伟峰钱麟王西坤叶程微费敏锐
- 文献传递
- 一种控制对象完整阶跃响应信号的获取方法
- 本发明涉及一种控制对象完整阶跃响应信号的获取方法。本方法能够通过控制对象对小增量式的阶跃信号的响应获取其完整的阶跃响应信号，由完整的阶跃响应信号对控制对象进行建模与直接利用控制对象对小增量式的阶跃信号的响应对控制对象进行...
- 费敏锐王建国王灵钱麟苟晓卫潘晖马成喜
- 文献传递
- 基于二进制蚁群和声算法的鲁棒PID控制器设计及其应用
- 2017年
- 现代大型工业系统中复杂对象普遍具有大时延、非线性等特性,传统的整定PID控制器的方法难以获得令人满意的控制性能。同时生产系统的安全可靠性需求在对控制器动态性能提出要求的同时还需其具有良好的鲁棒性。为此研究提出了一种基于二进制蚁群和声搜索算法的鲁棒PID控制器优化设计方法,并将其应用于循环流化床锅炉床温控制,在保证控制器鲁棒性的同时有效提高了其动态性能指标。
- 曹鹏张玮陆梁钱麟周萍
- 关键词：和声搜索蚁群优化算法PID控制器
- 面向现代电站节能降耗的优化协调控制研究
- 费敏锐王海宽贾立邓丽李昕王灵钱麟李慷王建国朱强张玮牛群宋杨杜大军郑敏潘晖狄轶娟邓玮璍李同涛杨文强许寅
- 面向现代电站的节能降耗，深入开展了现代电站先进建模与控制算法的研究，改进了基于数据驱动的建模方法，提出了在线修正迭代学习控制、模糊神经网络自适应控制、两层网络学习控制、不稳定系统的最优控制器设计方法、协调控制系统中自整定...
- 关键词：
- 关键词：电站控制系统
- 一种用于气体分析仪安装与样气处理的装置
- 本发明涉及一种用于气体分析仪安装与样气处理的装置。它包括气体分析仪检测探头，上法兰套管，下法兰套管，中取样套管，下取样套管以及旁路气体回流装置。气体分析仪检测探头通过封盖固定于上法兰套管内部的上端，上法兰套管的下端与下法...
- 王建国赵京辉乔广荣曹志铎马世伟钱麟费敏锐
- 文献传递
- 基于人类学习优化算法的K-Means在智能温室大棚中的应用被引量：1
- 2018年
- 针对传统的K-Means算法易受初始聚类中心点和异常点影响导致聚类结果不理想的缺陷,利用人类学习优化算法全局搜索能力强的优势,对K-Means算法的初始聚类中心进行优化,提出了一种基于人类学习优化算法的K-Means方法。通过UCI数据集中几组数据对算法进行了聚类实验,实验结果表明与传统的K-Means算法相比,提出的改进算法有效提高了聚类性能。关于温室环境因素的控制策略较为复杂,为了对智能温室中番茄生长环境调控进行决策支持,对温室番茄生长环境中不同的变量指标做聚类分析,挖掘出智能温室大棚中番茄生长的最佳环境范围,调节环境变量让温室一直处于番茄生长的最佳环境中。
- 李攀攀童鑫沈凯钱麟
- 关键词：K-MEANS智能温室
- 基于自适应变异概率二进制PSO的球磨制粉系统控制(英文)被引量：11
- 2011年
- 研究了一种新型自适应变异概率二进制粒子群算法。提出的自适应变异策略通过以一定的概率进行动态比特转换帮助算法更好地保持种群多样性和搜索新解,从而有效防止算法早熟。最终将提出的自适应变异概率二进制粒子群算法(adaptive mutation based pobability binary PSO,APBPSO)用于球磨制粉系统这一复杂多变量对象的PID控制器优化设计中以验证算法性能。多变量控制器分别采用了三种多目标优化目标函数,仿真结果表明提出APBPSO能有效避免陷入局部最优,其对控制器优化性能优于粒子群优化算法、离散二进制粒子群优化算法及基本的概率二进制粒子群优化算法。
- Muhammad Ilyas MENHAS费敏锐王灵钱麟
- 关键词：粒子群优化算法PID群智能
