潘丰
一直从事自动控制教学和科研工作,致力于生产过程建模、优化与控制、生化过程智能控制、计算机分布式控制系统、先进控制规律的理论及应用方向的研究。。
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- 姓名:潘丰
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- 学位:
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学术头衔:
博士生导师
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学科领域:
控制理论
- 研究兴趣:一直从事自动控制教学和科研工作,致力于生产过程建模、优化与控制、生化过程智能控制、计算机分布式控制系统、先进控制规律的理论及应用方向的研究。。
潘丰,男,1963年生,江南大学通信与控制工程学院教授、博导。获工业自动化硕士学位、发酵工程博士学位。
二十多年来一直从事自动控制教学和科研工作,致力于生产过程建模、优化与控制、生化过程智能控制、计算机分布式控制系统、先进控制规律的理论及应用方向的研究。主讲本科学位课“自动控制原理”、“现代控制理论基础”、硕士学位课“线性控制系统”等课程。在过程控制特别是生化过程优化控制的理论和方法方面作了较长时间的深刻研究,并进行了实践,取得了很好的效果。近五年发表论文四十多篇,其中在核心期刊和国际会议上发表论文二十多篇,十多篇论文被三大检索收录。编著教材一部,主编教材一部。是自动化学会会员、IEEE会员、中国微生物学会会员,任中国微生物学会生化过程建模和控制专业委员会理事,《化工自动化及仪表》杂志编委。
主持部级研究项目一项,完成九五国家重点科技攻关项目二项,完成横向项目四十多项。获省部级科技进步二等奖四次,获省优秀软件三等奖一次、市科技进步三等奖一次。获霍英东教育基金会高校青年教师奖(教学类)三等奖,被评为省优秀青年骨干教师、市科技工作先进工作者、省高校优秀共产党员、江南大学教学名师奖等。
作为项目主要研制者,完成的纵向项目有九五国家重点科技攻关项目:“造纸过程优化控制及管理系统集成”、“造纸厂热电调荷控制系统”,达到国内领先水平,年经济效益数百万元。该项目通过部级鉴定,获二零零三年江苏省科技进步二等奖。完成的大型横向项目有十多项,其中“耙料机遥测遥控系统”项目达到国内领先水平,通过部级鉴定,获二零零三年中国石油和化工协会科技进步二等奖。“FC-1发酵微机集散控制系统”获轻工部科技进步二等奖,“FC-2发酵过程计算机集成控制系统”项目获江苏省优秀软件三等奖、无锡市科技进步三等奖, “发酵过程解析、控制与检测技术” 获省部级科技进步二等奖。自主开发的“FPC2000集散控制系统”已在四十多个大型发酵企业、科研院校中使用,并出口到韩国。
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潘丰, 李海波, 吕光帅
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-1年11月30日
对于发酵这样一个复杂的非线性动态过程,由于在线传感器的缺乏,使得过程中的一些重要状态变量难以在线测量,从而给发酵过程的优化控制带来了极大的困难。为此,提出了一种新型的动态网络—递归补偿模糊神经网络实现对发酵过程的建模和状态估计,结果表明该网络能够较为准确地拟合过程的动态特性。进一步采用改进的蚁群算法来对发酵过程的控制变量进行优化,使发酵的产物产量得到了提高。把该方法应用于多粘菌素的发酵生产过程中,实现了状态变量的在线预估与控制变量的在线优化。
递归模糊神经网络, 改进的蚁群算法, 建模, 优化, 发酵过程
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潘丰, 陈柏礼
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-1年11月30日
为了满足现代工业色谱分离的要求,对模拟移动床(SMB)色谱分离的工艺流程进行了改进,设计了一套由工控机、西门子PLC、变频器和智能仪表构成的模拟移动床集散控制系统,提高了系统的自动化水平。用改进的BP神经网络对苯丙氨酸模拟移动床的色谱分离过程进行了建模,并根据所建的模型,用实数编码的遗传算法对分离参数和操作条件进行了优化。在开发过程中,上位机软件采用了国产“组态王”和VB相结合的方式,克服了“组态王” 命令语言环境较弱的缺点。该方法在苯丙氨酸生产中得到应用,使得产品的纯度和回收率都得到了较大的提高。
模拟移动床, 集散控制系统, PLC, 神经网络, 遗传算法
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潘丰, 顾蕊
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-1年11月30日
针对一类包括非线性不确定性、有界干扰、时变参数等的不确定非线性系统,利用反演设计方法设计了鲁棒自适应控制器。该控制器能保证闭环系统信号的全局有界性,对非线性不确定性和有界干扰具有一定的鲁棒性,且对不确定性的知识要求不多。从仿真实例看出,设计的鲁棒自适应控制器具有满意的控制效果。
不确定, 非线性, 反演, 鲁棒性, 自适应
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潘丰, 杨赛楠, 张本法
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-1年11月30日
单纯的粗糙集和神经网络在故障诊断方面存在着各自的优缺点,将粗糙集与模糊神经网络相结合的同时,利用粗糙集提取的规则融入神经网络结构中,从而构造了一个模糊粗糙强耦合神经网络结构,并将其运用于TEP(Tennessee-Eastman process)故障诊断中,取得了较好的故障诊断结果。
模糊粗糙集, 神经网络, 知识约简, 规则提取
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潘丰, 李海波, 顾蕊
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-1年11月30日
对于发酵这样一个高度非线性的动态过程,由于其复杂性和在线传感器的缺乏,使得过程中的一些重要状态变量难以在线测量,从而给发酵过程的优化控制带来了极大的困难。为此,提出了一种新型的动态网络—递归补偿模糊神经网络,并结合弹性BP算法,把它运用于某多粘菌素的发酵过程的建模与状态预估。仿真结果表明该网络模型训练步数少,训练误差小,收敛速度较快,能够较为准确地拟合过程的动态特性,预估精度较高,可运用于发酵过程的优化控制。
递归补偿模糊神经网络, 建模, 弹性BP算法, 发酵过程
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潘丰
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-1年11月30日
针对非线性、时变的发酵过程,建立了发酵过程神经网络模型进行菌体浓度、基质糖浓度、产物浓度的在线估计。由于缺乏发酵过程精确的数学模型,采用神经网络非线性预测控制方法结合遗传算法寻优技术确定发酵过程基质总糖补料速率、pH和溶解氧的优化轨线,通过在线调整实现对优化轨线的跟踪控制。优化结果可提供给工艺工程师加以修正,再应用于生产。在多粘菌素工业生产优化控制中平均缩短发酵时间5%,提高产量3%。
发酵过程, 神经网络, 状态估计, 优化, 遗传算法
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潘丰, Pan Feng, Chen Lanping
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-1年11月30日
Adaptive stability control can be made more applicable by incorporating it into the estimator of nonlinear time variant uncertainties. In order to achieve input-to-state stability (ISS) with respect to unknown bounded disturbances, the backstepping and control Lyapunov function (CLF) techniques were used to design an adaptive controller of full-state feedback for certain cascade nonlinear systems. It shows that update laws can estimate unknown bounded disturbances. This requires less information on the disturbance as a part of the stabilizing control law. This design method achieves the desired property: robust global asymptotical stability. The results of the illustrative example in the disturbed pendulum show that some advances are made in stabilizing cascade nonlinear system with the unknown disturbance.
Input-to-state stabili, back-stepping, Control Lyapunov Function, Cascade, State feedback
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【期刊论文】Web-Based Learning and Fault Diagnostic System
潘丰, Feng Pan, Wenbo Xu
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-1年11月30日
This paper presents a novel knowledge-based multi-agent system for remote fault diagnosis, which is composed of learning and diagnostic agents (LDAs), machine agents (MAs) and a central management agent (CMA). Machines are remotely diagnosed by the LDAs through the communication channels between the MAs and the LDAs. When faults that cannot be solved with the present knowledge base occur, the DLA can acquire new knowledge, translate it into rules using a rule builder, and update the rules into the CKB. The CKB will become mature through a continuous learning process. A prototype system has been developed and used for remote fault diagnostics of tool wear in computer numerically controlled (CNC) machining.
Expert systems, Fault diagnosis, Knowledge acquisition, Multi-agent systems
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潘丰, Pan Feng, Gu Rui
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-1年11月30日
This paper studies controller design approaches for a class of cascade nonlinear systems achieving input-to-state stability with respect to the bounded disturbance, which can be measured and used for control. A general form of using backstepping and control Lyapunov Function (CLF) techniques to design state feedback controllers for cascades is proposed. In this paper, two types of controllers (C1, C2) are discussed. Their properties are illustrated with simulation. Analysis shows that controller C1 has a faster and better state response with disturbance input increasing than controller C2. On the other hand, controller C1 is dramatically affected by the gain k, while controller C2 hardly varies with the gain b varying.
Input-to-state stability, Cascade, State feedback control, Backstepping, Control Lyapunov Function .,
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