多變量過程智能優(yōu)化辨識理論及應(yīng)用

定　價(jià)：￥55.00

作　者：	楊平等著
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：	電氣自動(dòng)化新技術(shù)叢書
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111697084	出版時(shí)間：	2022-03-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	156	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　本專著主要探討面向控制工程需求的多變量過程辨識的應(yīng)用理論問題，探索可工程實(shí)現(xiàn)的多變量過程辨識新方法和新技術(shù)。本專著給出一種多變量過程模型智能優(yōu)化辨識問題陳述，提出了多變量過程模型辨識準(zhǔn)確度計(jì)算與評價(jià)方法，提出了多變量過程的模型框架和結(jié)構(gòu)確定方法，提出了多變量過程模型準(zhǔn)確辨識的激勵(lì)條件，提出了融入機(jī)理分析建模的多變量過程模型辨識思路，提出了基于M批不相關(guān)自然激勵(lì)和匯總智能優(yōu)化的多變量過程辨識理論，通過再熱汽溫過程、過熱汽溫過程和脫硝過程的建模案例研究驗(yàn)證了所提出的關(guān)于多變量過程模型辨識新理論方法的有效性。本專著盡力避免晦澀難懂和故弄玄虛的理論闡述，專注于可解決工程實(shí)際問題的應(yīng)用理論問題研究。所提出的理論方法和應(yīng)用技術(shù)可認(rèn)為是當(dāng)前流行的大數(shù)據(jù)分析中急需的一種人工智能應(yīng)用技術(shù)——數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模技術(shù)。本專著適合于從事控制理論應(yīng)用研究以及有關(guān)大數(shù)據(jù)分析、人工智能、智能工廠、智能機(jī)器和智能識別研究的高校師生和研究所研究員參考，也適合于從事電力、化工、信息、能源等產(chǎn)業(yè)的有關(guān)自動(dòng)化及智能裝備的研發(fā)維護(hù)工程師和技術(shù)人員閱讀。

作者簡介

暫缺《多變量過程智能優(yōu)化辨識理論及應(yīng)用》作者簡介

圖書目錄

前言
第1章多變量過程辨識研究進(jìn)展點(diǎn)評1
1.1基于最小二乘法的多變量過程辨識研究3
1.2基于子空間法的多變量過程辨識研究7
1.3基于閉環(huán)順序激勵(lì)法的多變量過程辨識研究9
1.4基于智能優(yōu)化法的多變量過程辨識研究10
1.5現(xiàn)有多變量過程辨識理論的工程應(yīng)用問題思考12
1.6基于自然激勵(lì)動(dòng)態(tài)響應(yīng)數(shù)據(jù)的多變量過程智能優(yōu)化辨識研究12
1.7融入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的多變量過程辨識研究15
1.8融入機(jī)理分析建模的多變量過程辨識研究16

第2章多變量過程智能優(yōu)化辨識理論18
2.1多變量過程模型智能優(yōu)化辨識問題18
2.2多變量過程模型辨識準(zhǔn)確度計(jì)算準(zhǔn)則19
2.3多變量過程模型智能優(yōu)化辨識算法22
2.4多變量過程模型準(zhǔn)確辨識的激勵(lì)條件23
2.5非零初態(tài)條件下的多變量過程辨識29
2.6多變量過程模型結(jié)構(gòu)的確定方法30
2.7基于閉環(huán)控制機(jī)理的多變量過程模型框架構(gòu)建34

第3章基于機(jī)理分析的典型多變量過程建模原理及模型36
3.1機(jī)械過程的動(dòng)態(tài)特性機(jī)理分析模型36
3.2流體過程的動(dòng)態(tài)特性機(jī)理分析模型38
3.3傳熱過程的動(dòng)態(tài)特性機(jī)理分析模型41
3.4電氣過程的動(dòng)態(tài)特性機(jī)理分析模型44
3.5化學(xué)反應(yīng)過程的動(dòng)態(tài)特性機(jī)理分析模型46
3.6混合系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性機(jī)理分析模型48

第4章融入機(jī)理分析建模的多變量過程辨識53
4.1用機(jī)理分析方法確定多變量過程模型總體架構(gòu)54
4.2用機(jī)理分析建模方法確定多變量過程模型的子模型
結(jié)構(gòu)55
4.3用機(jī)理分析方法確定的多變量過程模型的子模型參數(shù)域56
4.4融合機(jī)理分析建模的多變量過程模型辨識流程56

第5章基于M批不相關(guān)自然激勵(lì)和匯總智能優(yōu)化的多變量過程辨識理論58
5.1基于M批不相關(guān)自然激勵(lì)和匯總優(yōu)化的多變量過程辨識理論概述58
5.1.1多變量過程模型的傳遞函數(shù)矩陣表達(dá)59
5.1.2多變量過程模型辨識的M批不相關(guān)激勵(lì)59
5.1.3多變量過程模型辨識的M批不相關(guān)自然激勵(lì)響應(yīng)數(shù)據(jù)的選取61
5.1.4多變量過程模型辨識的匯總優(yōu)化指標(biāo)設(shè)計(jì)和智能優(yōu)化
辨識算法62
5.2多變量過程辨識的MUNEAIO方法的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證63
5.2.1基于已知模型的多變量過程辨識的MUNEAIO方法的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證63
5.2.2多變量過程辨識的MUNEAIO方法與傳統(tǒng)方法的實(shí)驗(yàn)對比67
5.2.3針對未知模型的實(shí)際多變量過程辨識的MUNEAIO方法的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證72

第6章多變量過程辨識新理論的應(yīng)用案例——再熱汽溫過程建模77
6.1換熱過程的動(dòng)態(tài)機(jī)理分析建模方法77
6.1.1單相受熱管分布參數(shù)模型及建?；炯俣?8
6.1.2單相受熱管分布參數(shù)模型的基本方程組79
6.1.3線性化處理81
6.1.4傳遞函數(shù)模型的導(dǎo)出83
6.1.5單相受熱管分布參數(shù)傳遞函數(shù)模型的簡化85
6.1.6單相受熱管簡化模型的工程應(yīng)用問題與解決方法87
6.1.7單相受熱管分布參數(shù)簡化模型的誤差分析與準(zhǔn)確度評價(jià)93
6.2再熱器汽溫動(dòng)態(tài)過程的機(jī)理建模96
6.2.1再熱汽溫系統(tǒng)的影響因素96
6.2.2再熱汽溫過程機(jī)理建模97
6.3再熱器過程模型的多變量過程辨識新理論應(yīng)用案例102
6.3.1再熱汽溫系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)的確定102
6.3.2低溫再熱汽溫過程的MUNEAIO建模103
6.3.3高溫再熱汽溫過程的MUNEAIO建模107

第7章多變量過程辨識新理論的應(yīng)用案例——過熱汽溫過程建模111
7.1過熱蒸汽溫度噴水減溫過程的模型結(jié)構(gòu)111
7.2模型辨識數(shù)據(jù)的采集和選用113
7.2.1模型辨識數(shù)據(jù)的采集113
7.2.2模型辨識數(shù)據(jù)的選用113
7.2.3模型辨識數(shù)據(jù)和模型驗(yàn)證數(shù)據(jù)的分配114
7.3基于MUNEAIO方法的過熱器減溫器過程融合建模實(shí)驗(yàn)115
7.4基于傳統(tǒng)MIMO方法的過熱器減溫器過程融合建模實(shí)驗(yàn)117
7.5兩種辨識方法建模的模型驗(yàn)證比較118

第8章多變量過程辨識新理論的應(yīng)用案例——脫硝過程建模119
8.1脫硝過程的動(dòng)態(tài)機(jī)理分析建模119
8.1.1SCR脫硝過程工藝119
8.1.2基于機(jī)理分析的SCR脫硝反應(yīng)器非線性動(dòng)態(tài)模型120
8.1.3SCR脫硝反應(yīng)器的線性狀態(tài)空間模型123
8.1.4SCR脫硝反應(yīng)器的傳遞函數(shù)模型124
8.2SCR脫硝過程的過程模型的多變量過程辨識案例125

第9章結(jié)論與展望132
9.1結(jié)論132
9.1.1多變量過程辨識的研究進(jìn)展點(diǎn)評132
9.1.2多變量過程模型智能優(yōu)化辨識問題陳述134
9.1.3多變量模型辨識準(zhǔn)確度計(jì)算和評價(jià)135
9.1.4多變量過程的模型框架和結(jié)構(gòu)確定方法136
9.1.5多變量過程模型準(zhǔn)確辨識的激勵(lì)條件138
9.1.6典型多變量過程的機(jī)理分析建模原理及傳遞函數(shù)模型140
9.1.7融入機(jī)理分析建模的多變量過程模型辨識方法143
9.1.8基于M批不相關(guān)自然激勵(lì)和匯總智能優(yōu)化的多變量過程辨識144
9.1.9多變量過程模型辨識新理論的應(yīng)用案例研究145
9.2展望146

參考文獻(xiàn)148