彭小奇
复杂工业过程优化决策与智能控制和冶金热工过程智能检测技术研究
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- 姓名:彭小奇
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学术头衔:
博士生导师
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学科领域:
有色金属冶金
- 研究兴趣:复杂工业过程优化决策与智能控制和冶金热工过程智能检测技术研究
彭小奇,教授,博士,博士生导师。1983.7.毕业于重庆大学工业自动化专业;1988.11.毕业于哈尔滨工业大学自动控制理论与应用专业,获工学硕士学位;1998.5.毕业于中南工业大学有色金属冶金专业,获工学博士学位。主要从事复杂工业过程优化决策与智能控制和冶金热工过程智能检测技术研究,先后主持多项国家自然科学基金项目、高等学校博士学科点专项科研基金项目、教育部科技研究重点项目、湖南省自然科学基金项目,主持和参与多项企事业单位委托科研项目。指导博士研究生4人,硕士研究生17人。获国家科技进步三等奖1项,省部级科技进步二等奖3项。公开发表学术论文40余篇,其中大多数被美国《EI》和《CA》、英国《SA》、俄国《РЖ》、日本《科技文献速报》收录;其博士学位论文被评为湖南省优秀博士学位论文。现任湖南省仪器仪表学会副理事长,常务理事;湖南省精密仪器测试学会副秘书长,常务理事;湖南省高校设置评议委员会成员;湖南省普通高等学校专业设置评议委员会成员。
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【期刊论文】熔炼矿热电炉生产过程智能决策支持系统(IDSS)†
彭小奇, 梅炽, 周孑民
中国矿冶学院学报,1994,25(4):526~529,-0001,():
-1年11月30日
介绍了镍熔炼矿热电炉生产过程智能决策支持系统(IDSS)的结构和功能,重点论述了以模糊决策规则为基础的知识库和模型库系统。本系统具有自学习和自适应功能,已被用于现场的生产信息管理与分析和配料与操作条件的优化决策,能显著降低电能消耗,提高金属回收率。
模糊决策, 熔炼设备, 矿热电炉, 智能决策支持系统
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彭小奇, 廖力清, 梅炽, 周孑民, 韩清波
中南工业大学学报,2000,31(5):458~461,-0001,():
-1年11月30日
介绍了镍熔炼过程两级星型集散式实时监测网络的结构、功能和特点,论述了系统设备选型、可编程控制器(PLC)远程通讯技术和数据处理技术。应用结果表明,本系统功能齐全实用,检测结果准确,有较高的抗干扰能力和运行稳定性,为管理和操作人员提供了有效的生产过程检查、监控和分析工具。
镍熔炼, 测控网络, 可编程控制器
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【期刊论文】炼铜转炉吹炼终点的神经网络和自适应残差补偿*组合预报模型
彭小奇, 胡志坤, 梅炽, 胡军, 姚俊峰
控制理论与应用,2002,19(1):149~151,-0001,():
-1年11月30日
提出了基于改进的BP神经网络学习算法和自适应残差补偿算法的炼铜转炉吹炼终点组合预报模型。利用某厂实际生产数据进行仿真运行的结果表明,本文建立的模型具有较高的预报精度和较强的实用性,可用于指导生产实践。
转炉, 铜锍吹炼, 神经网络, 终点预报
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彭小奇, 苏代雄, 周孑民, 梅炽
中南工业大学学报,1996,27(1):36~39,-0001,():
-1年11月30日
以水力模型实验为手段对16500kVA矩形六电极炼镍矿热电炉进行了模拟试验,探讨了熔池中的电位分布、电流分布、功率分布特点及溶液浓度、熔池渣层深度、加料方式、电极插入深度、电极尺寸等因素对熔池电场分布的影响,提出了有关参数的优化值。
矿热熔炼炉, 水力模型, 电场分布
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彭小奇, 梅炽, 周孑民, 唐英
控制理论与应用,1995,12(3):351~357,-0001,():
-1年11月30日
本文综合模糊控制系统与人工神经网络的优点,提出了一种多变量系统的模糊神经网络控制模型并给出了其建模方法,该方法适合于多变量系统的建模及其模糊控制器的设计。笔者以此方法建立了渣贫化电炉生产过程的模糊神经网络控制模型并开发出相应的决策支持系统,该系统自1992年6月投入生产现场使用以来,一直稳定可靠地正常运行,取得了令人满意的效果和显著的经济和社会效益。
多变量系统, 模糊神经网络, 贫化电炉
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【期刊论文】多变量模糊控制模型辨识方法及其在矿热电炉决策支持系统中的应用*
彭小奇, 梅炽, 周孑民, 唐英
控制理论与应用,1994,11(5):582~587,-0001,():
-1年11月30日
本文直接从大量实际生产数据中提取优化的人工操作控制经验,以此为基础提出一种实现生产过程模糊自适应控制的方法。此法特别适用于积累有大量生产数据,但很难建立准确数学模型的生产过程实现计算机控制。笔者应用本文方法为我国某冶炼厂炼镍用矿热电炉设计计算机决策支持系统,该系统目1992年5月投入生产现场以来,一直正常运行,取得了明显效果和显著的经济效益。
模糊控制, 辨识, 矿热电炉, 决策支持系统
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彭小奇, 梅炽, 唐英
中南工业大学学报,1999,30(3):315~317,-0001,():
-1年11月30日
基于Takagi-Sugeno模型( T2S模型)推导出等延时模糊多变量系统输出的预测模型,提出了等延时模糊多变量系统的自适应控制算法,并简要讨论了闭环系统的稳定性。
模糊多变量系统, T2S模型, 自适应控制
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彭小奇, HU Zhi-kun, , PENG Xiao-qi, GUI Wei-hua
J. CENT. SOUTH UNIV. TECHNOL. Vol. 11 No.2 June 2004,-0001,():
-1年11月30日
An adaptive chaotic gradient descending optimization algorithm for single objective optimization was presented. A local minimum judged by two rules was obtained by an improved mutative-step gradient descending method. A new optimal minimum was obtained to replace the local minimum by mutative-scale chaotic search algorithm whose scales are magnified gradually from a small scale in order to escape local minima. The global optimal value was attained by repeatedly iterating. At last, a BP (back-propagation) neural network model for forecasting slag output in matte converting was established. The algorithm was used to train the weights of the BP neural network model. The simulation results with a training data set of 400 samples show that the training process can be finished within 300 steps to obtain the global optimal value, and escape local minima effectively. An optimization system for operation parameters, which includes the forecasting model, is achieved, in which the output of converter increases by 6.0%, and the amount of the treated cool materials rises by 7.8% in the matte converting process.
matte converting, chaotic search, gradient descending, neural network
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彭小奇, 周海叶, 宋海鹰
中国电机工程学报,2004,24(8):166~169,-0001,():
-1年11月30日
基于CCD的非接触式测温技术是高温检测的重要方法,减少其测温误差有重要意义。在介绍CCD测温原理的基础上,指出被测物体的灰度变化和CCD响应波长带宽是CCD比色测温的主要误差来源;提出为减少灰度变化带来的测温误差,可以采用CCD三色测温方法;为减少CCD响应波长带宽等因素带来的测温误差,可以把这些因素对测温精度的影响归结到三色测温公式的K值中,再利用标定实验数据对K值进行插值修正;给出了对K值进行插值修正的三色测温方法。理论分析指出,插值修正的CCD三色测温方法能有效减少测温误差。
热能动力工程, CCD电荷耦合器件, 比色测温原理, 三色测温原理, 插值
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【期刊论文】AN INTELLIGENT DECISION SUPPORT SYSTEM (IDSS) ON THE PROCESS OF NICKEL MATTE SMELTER†
彭小奇, Mei Chi, Peng Xiaoqi, Zhou Jiemin
J. CENT. SOUTH UNIV. TECHNOL. Vol. 1 No.1 Nov. 1994,-0001,():
-1年11月30日
This paper describes the structure and function of the intelligent decision support system (IDSS) on the process of nickel matte smelter. The knowledge and model base system based on fuzzy-decision rules are specially suggested. The IDSS possesses the self-learning and adaptive properties, and has been used for managing and analyzing the production information, optimizing the composition of the charge mixture, and deciding the optimal operational conditions. Electric energy consumption has been reduced remarkably and the yield of nickel has been increased.
fuzzy-decision, smehing equlpments, nickel matte smelter, intelligent decision support system
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