检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：张会鹏北京化工大学

学位级别：硕士

随着社会的不断发展和进步,化工产品在人们的日常生活中扮演着越来越重要的作用。对于逐渐成为“世界工厂”的我国而言,化工行业的地位也越发变的无可比拟,因此,如何对化工生产过程实施操作优化以在不增加能耗和减少污染的前提下提高产... 详细信息

随着社会的不断发展和进步,化工产品在人们的日常生活中扮演着越来越重要的作用。对于逐渐成为“世界工厂”的我国而言,化工行业的地位也越发变的无可比拟,因此,如何对化工生产过程实施操作优化以在不增加能耗和减少污染的前提下提高产率,是十分值得探究的课题。高精确性、高可信度的稳态数据对于实施操作优化有着决定性的影响。如果实施操作优化所依据的数据不具有精确性和可信度,那么操作优化可能会失败,甚至对整个化工生产过程造成不可逆转的伤害。数据校正技术与稳态检验技术的意义就在于能够为操作优化提供高精确性、高可信度的稳态数据。论文首先讨论了数据校正技术的基本理论,重点对数据校正技术中的重点和难点过失误差处理部分做了较为详致的研究。基于鲁棒估计的数据校正技术由于能够同步完成对两类误差的处理,论文中也做了重点的回顾,并根据鲁棒估计理论的基本原理,提出了两种具有鲁棒性的目标函数,通过实例,论证了两种目标函数在数据校正中的优效性。论文对目前较常用的两种基于滤波思想的稳态检验技术做了细致的回顾和研究,在对经典F-检验法的学习过程中,发现并指出了其所存在的两个基本问题,并以此为切入点提出了一种改进的F-检验法,给出了评估稳态检验效率的三种指标,通过仿真实例论证了改进的F-检验法的效率。CSTR由于其自身具有诸多优点,被广泛的应用在化工行业中,本篇论文中也以此为对象模型对研究成果进行了检验,通过将数据校正技术与稳态检验技术相结合,提取了具有高精确性、高可信度的稳态数据。这就为后续的系统建模、过程优化、参数估计等工作打下了扎实的基础。

关键词：数据校正稳态辨识鲁棒性 F-检验法

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一类复杂系统的集成辨识方法

引用

西北大学学报（自然科学版） 1999年第6期29卷 467-470页

作者：孔金生万百五西安交通大学系统工程研究所陕西西安710049

针对一类具有相互关联非线性子系统的复杂系统，提出了一种稳态辨识与动态辨识相结合的集成辨识方法。利用稳态信息获取各子系统稳态模型（非线性增益）的强一致性估计，通过动态辨识得到各子系统线性部分的模型参数。仿真结果表明了该... 详细信息

针对一类具有相互关联非线性子系统的复杂系统，提出了一种稳态辨识与动态辨识相结合的集成辨识方法。利用稳态信息获取各子系统稳态模型（非线性增益）的强一致性估计，通过动态辨识得到各子系统线性部分的模型参数。仿真结果表明了该方法的有效性和实用性。

关键词：复杂系统集成辨识非线性子系统稳态辨识

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基于模糊CMAC神经网络的过程辨识与优化

引用

系统工程与电子技术 2003年第9期25卷 1126-1128,1150页

作者：李丽娜侯朝桢北京理工大学自动控制系北京100081

提出一种利用FCMAC(fuzzy cerebellar model articulation controller)神经网络进行工业过程的辨识和稳态优化方法。利用FCMAC神经网络的优点,基于系统的动态信息,在不干扰系统正常运行的情况下获得当前时刻下系统的稳态模型,并在此模... 详细信息

提出一种利用FCMAC(fuzzy cerebellar model articulation controller)神经网络进行工业过程的辨识和稳态优化方法。利用FCMAC神经网络的优点,基于系统的动态信息,在不干扰系统正常运行的情况下获得当前时刻下系统的稳态模型,并在此模型的基础上,对系统进行稳态优化。仿真结果证明了该方法的有效性与优越性。

关键词： FCMAC神经网络动态辨识稳态辨识稳态优化

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Hammerstein系统的多模态模型及其两步辨识法

Hammerstein系统的多模态模型及其两步辨识法

引用

1996中国控制与决策学术年会

作者：张友安胡云安周绍磊海军航空工程学院自动控制系海军航空工程学院自动控制系海军航空工程学院自动控制系

提出了Hammerstein系统的多模态模型,给出了辨识这类模型的两步法:利用稳态信息获取非线性增益的强一致性估计;利用动态信息获取非线性环节相应点处的切线斜率和线性子系统未知参数的强一致无偏估计。该方法具有计算简单、辨识精度高和... 详细信息

提出了Hammerstein系统的多模态模型,给出了辨识这类模型的两步法:利用稳态信息获取非线性增益的强一致性估计;利用动态信息获取非线性环节相应点处的切线斜率和线性子系统未知参数的强一致无偏估计。该方法具有计算简单、辨识精度高和适合于控制等优点。仿真结果验证了该方法的有效性和实用性。

关键词： Hammerstein系统多模态模型稳态辨识动态辨识

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基于CMAC神经网络的工业过程稳态优化

引用

北京理工大学学报 2002年第3期22卷 289-292页

作者：李丽娜侯朝桢北京理工大学自动控制系北京100081

提出一种利用 CMAC(cerebellar m odel articulation controller)神经网络进行工业过程的辨识和稳态优化方法 .利用 CMAC神经网络的优点 ,基于系统的动态信息 ,在不干扰系统正常运行的情况下获得当前时刻下系统的稳态模型 ,并在此模型... 详细信息

提出一种利用 CMAC(cerebellar m odel articulation controller)神经网络进行工业过程的辨识和稳态优化方法 .利用 CMAC神经网络的优点 ,基于系统的动态信息 ,在不干扰系统正常运行的情况下获得当前时刻下系统的稳态模型 ,并在此模型的基础上 ,对系统进行稳态优化和仿真 .

关键词： CMAC神经网络动态辨识稳态辨识稳态优化

来源：评论

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