多变量过程智能优化辨识理论及应用

多变量过程智能优化辨识理论及应用

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作者: 杨平

出版社: 机械工业出版社

出版时间: 2022-03

版次: 1

ISBN: 9787111697084

定价: 55.00

装帧: 其他

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 168页

字数: 213千字

分类: 计算机与互联网

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本专著主要探讨面向控制工程需求的多变量过程辨识的应用理论问题，探索可工程实现的多变量过程辨识新方法和新技术。
本专著给出一种多变量过程模型智能优化辨识问题陈述，提出了多变量过程模型辨识准确度计算与评价方法,提出了多变量过程的模型框架和结构确定方法,提出了多变量过程模型准确辨识的激励条件,提出了融入机理分析建模的多变量过程模型辨识思路,提出了基于M批不相关自然激励和汇总智能优化的多变量过程辨识理论,通过再热汽温过程、过热汽温过程和脱硝过程的建模案例研究验证了所提出的关于多变量过程模型辨识新理论方法的有效性。本专著尽力避免晦涩难懂和故弄玄虚的理论阐述，专注于可解决工程实际问题的应用理论问题研究。所提出的理论方法和应用技术可认为是当前流行的大数据分析中急需的一种人工智能应用技术——数据驱动建模技术。
本专著适合于从事控制理论应用研究以及有关大数据分析、人工智能、智能工厂、智能机器和智能识别研究的高校师生和研究所研究员参考，也适合于从事电力、化工、信息、能源等产业的有关自动化及智能装备的研发维护工程师和技术人员阅读。前言

第1章多变量过程辨识研究进展点评1

1.1基于小二乘法的多变量过程辨识研究3

1.2基于子空间法的多变量过程辨识研究7

1.3基于闭环顺序激励法的多变量过程辨识研究9

1.4基于智能优化法的多变量过程辨识研究10

1.5现有多变量过程辨识理论的工程应用问题思考12

1.6基于自然激励动态响应数据的多变量过程智能优化辨识研究12

1.7融入数据挖掘技术的多变量过程辨识研究15

1.8融入机理分析建模的多变量过程辨识研究16

第2章多变量过程智能优化辨识理论18

2.1多变量过程模型智能优化辨识问题18

2.2多变量过程模型辨识准确度计算准则19

2.3多变量过程模型智能优化辨识算法22

2.4多变量过程模型准确辨识的激励条件23

2.5非零初态条件下的多变量过程辨识29

2.6多变量过程模型结构的确定方法30

2.7基于闭环控制机理的多变量过程模型框架构建34

第3章基于机理分析的典型多变量过程建模原理及模型36

3.1机械过程的动态特性机理分析模型36

3.2流体过程的动态特性机理分析模型38

3.3传热过程的动态特性机理分析模型41

3.4电气过程的动态特性机理分析模型44

3.5化学反应过程的动态特性机理分析模型46

3.6混合系统的动态特性机理分析模型48

第4章融入机理分析建模的多变量过程辨识53

4.1用机理分析方法确定多变量过程模型总体架构54

4.2用机理分析建模方法确定多变量过程模型的子模型

结构55

4.3用机理分析方法确定的多变量过程模型的子模型参数域56

4.4融合机理分析建模的多变量过程模型辨识流程56

第5章基于M批不相关自然激励和汇总智能优化的多变量过程辨识理论58

5.1基于M批不相关自然激励和汇总优化的多变量过程辨识理论概述58

5.1.1多变量过程模型的传递函数矩阵表达59

5.1.2多变量过程模型辨识的M批不相关激励59

5.1.3多变量过程模型辨识的M批不相关自然激励响应数据的选取61

5.1.4多变量过程模型辨识的汇总优化指标设计和智能优化

辨识算法62

5.2多变量过程辨识的MUNEAIO方法的实验验证63

5.2.1基于已知模型的多变量过程辨识的MUNEAIO方法的实验验证63

5.2.2多变量过程辨识的MUNEAIO方法与传统方法的实验对比67

5.2.3针对未知模型的实际多变量过程辨识的MUNEAIO方法的实验验证72

第6章多变量过程辨识新理论的应用案例——再热汽温过程建模77

6.1换热过程的动态机理分析建模方法77

6.1.1单相受热管分布参数模型及建模基本假定78

6.1.2单相受热管分布参数模型的基本方程组79

6.1.3线性化处理81

6.1.4传递函数模型的导出83

6.1.5单相受热管分布参数传递函数模型的简化85

6.1.6单相受热管简化模型的工程应用问题与解决方法87

6.1.7单相受热管分布参数简化模型的误差分析与准确度评价93

6.2再热器汽温动态过程的机理建模96

6.2.1再热汽温系统的影响因素96

6.2.2再热汽温过程机理建模97

6.3再热器过程模型的多变量过程辨识新理论应用案例102

6.3.1再热汽温系统模型结构的确定102

6.3.2低温再热汽温过程的MUNEAIO建模103

6.3.3高温再热汽温过程的MUNEAIO建模107

第7章多变量过程辨识新理论的应用案例——过热汽温过程建模111

7.1过热蒸汽温度喷水减温过程的模型结构111

7.2模型辨识数据的采集和选用113

7.2.1模型辨识数据的采集113

7.2.2模型辨识数据的选用113

7.2.3模型辨识数据和模型验证数据的分配114

7.3基于MUNEAIO方法的过热器减温器过程融合建模实验115

7.4基于传统MIMO方法的过热器减温器过程融合建模实验117

7.5两种辨识方法建模的模型验证比较118

第8章多变量过程辨识新理论的应用案例——脱硝过程建模119

8.1脱硝过程的动态机理分析建模119

8.1.1SCR脱硝过程工艺119

8.1.2基于机理分析的SCR脱硝反应器非线性动态模型120

8.1.3SCR脱硝反应器的线性状态空间模型123

8.1.4SCR脱硝反应器的传递函数模型124

8.2SCR脱硝过程的过程模型的多变量过程辨识案例125

第9章结论与展望132

9.1结论132

9.1.1多变量过程辨识的研究进展点评132

9.1.2多变量过程模型智能优化辨识问题陈述134

9.1.3多变量模型辨识准确度计算和评价135

9.1.4多变量过程的模型框架和结构确定方法136

9.1.5多变量过程模型准确辨识的激励条件138

9.1.6典型多变量过程的机理分析建模原理及传递函数模型140

9.1.7融入机理分析建模的多变量过程模型辨识方法143

9.1.8基于M批不相关自然激励和汇总智能优化的多变量过程辨识144

9.1.9多变量过程模型辨识新理论的应用案例研究145

9.2展望146

参考文献148
内容简介:
本专著主要探讨面向控制工程需求的多变量过程辨识的应用理论问题，探索可工程实现的多变量过程辨识新方法和新技术。
本专著给出一种多变量过程模型智能优化辨识问题陈述，提出了多变量过程模型辨识准确度计算与评价方法,提出了多变量过程的模型框架和结构确定方法,提出了多变量过程模型准确辨识的激励条件,提出了融入机理分析建模的多变量过程模型辨识思路,提出了基于M批不相关自然激励和汇总智能优化的多变量过程辨识理论,通过再热汽温过程、过热汽温过程和脱硝过程的建模案例研究验证了所提出的关于多变量过程模型辨识新理论方法的有效性。本专著尽力避免晦涩难懂和故弄玄虚的理论阐述，专注于可解决工程实际问题的应用理论问题研究。所提出的理论方法和应用技术可认为是当前流行的大数据分析中急需的一种人工智能应用技术——数据驱动建模技术。
本专著适合于从事控制理论应用研究以及有关大数据分析、人工智能、智能工厂、智能机器和智能识别研究的高校师生和研究所研究员参考，也适合于从事电力、化工、信息、能源等产业的有关自动化及智能装备的研发维护工程师和技术人员阅读。
目录:
前言

第1章多变量过程辨识研究进展点评1

1.1基于小二乘法的多变量过程辨识研究3

1.2基于子空间法的多变量过程辨识研究7

1.3基于闭环顺序激励法的多变量过程辨识研究9

1.4基于智能优化法的多变量过程辨识研究10

1.5现有多变量过程辨识理论的工程应用问题思考12

1.6基于自然激励动态响应数据的多变量过程智能优化辨识研究12

1.7融入数据挖掘技术的多变量过程辨识研究15

1.8融入机理分析建模的多变量过程辨识研究16

第2章多变量过程智能优化辨识理论18

2.1多变量过程模型智能优化辨识问题18

2.2多变量过程模型辨识准确度计算准则19

2.3多变量过程模型智能优化辨识算法22

2.4多变量过程模型准确辨识的激励条件23

2.5非零初态条件下的多变量过程辨识29

2.6多变量过程模型结构的确定方法30

2.7基于闭环控制机理的多变量过程模型框架构建34

第3章基于机理分析的典型多变量过程建模原理及模型36

3.1机械过程的动态特性机理分析模型36

3.2流体过程的动态特性机理分析模型38

3.3传热过程的动态特性机理分析模型41

3.4电气过程的动态特性机理分析模型44

3.5化学反应过程的动态特性机理分析模型46

3.6混合系统的动态特性机理分析模型48

第4章融入机理分析建模的多变量过程辨识53

4.1用机理分析方法确定多变量过程模型总体架构54

4.2用机理分析建模方法确定多变量过程模型的子模型

结构55

4.3用机理分析方法确定的多变量过程模型的子模型参数域56

4.4融合机理分析建模的多变量过程模型辨识流程56

第5章基于M批不相关自然激励和汇总智能优化的多变量过程辨识理论58

5.1基于M批不相关自然激励和汇总优化的多变量过程辨识理论概述58

5.1.1多变量过程模型的传递函数矩阵表达59

5.1.2多变量过程模型辨识的M批不相关激励59

5.1.3多变量过程模型辨识的M批不相关自然激励响应数据的选取61

5.1.4多变量过程模型辨识的汇总优化指标设计和智能优化

辨识算法62

5.2多变量过程辨识的MUNEAIO方法的实验验证63

5.2.1基于已知模型的多变量过程辨识的MUNEAIO方法的实验验证63

5.2.2多变量过程辨识的MUNEAIO方法与传统方法的实验对比67

5.2.3针对未知模型的实际多变量过程辨识的MUNEAIO方法的实验验证72

第6章多变量过程辨识新理论的应用案例——再热汽温过程建模77

6.1换热过程的动态机理分析建模方法77

6.1.1单相受热管分布参数模型及建模基本假定78

6.1.2单相受热管分布参数模型的基本方程组79

6.1.3线性化处理81

6.1.4传递函数模型的导出83

6.1.5单相受热管分布参数传递函数模型的简化85

6.1.6单相受热管简化模型的工程应用问题与解决方法87

6.1.7单相受热管分布参数简化模型的误差分析与准确度评价93

6.2再热器汽温动态过程的机理建模96

6.2.1再热汽温系统的影响因素96

6.2.2再热汽温过程机理建模97

6.3再热器过程模型的多变量过程辨识新理论应用案例102

6.3.1再热汽温系统模型结构的确定102

6.3.2低温再热汽温过程的MUNEAIO建模103

6.3.3高温再热汽温过程的MUNEAIO建模107

第7章多变量过程辨识新理论的应用案例——过热汽温过程建模111

7.1过热蒸汽温度喷水减温过程的模型结构111

7.2模型辨识数据的采集和选用113

7.2.1模型辨识数据的采集113

7.2.2模型辨识数据的选用113

7.2.3模型辨识数据和模型验证数据的分配114

7.3基于MUNEAIO方法的过热器减温器过程融合建模实验115

7.4基于传统MIMO方法的过热器减温器过程融合建模实验117

7.5两种辨识方法建模的模型验证比较118

第8章多变量过程辨识新理论的应用案例——脱硝过程建模119

8.1脱硝过程的动态机理分析建模119

8.1.1SCR脱硝过程工艺119

8.1.2基于机理分析的SCR脱硝反应器非线性动态模型120

8.1.3SCR脱硝反应器的线性状态空间模型123

8.1.4SCR脱硝反应器的传递函数模型124

8.2SCR脱硝过程的过程模型的多变量过程辨识案例125

第9章结论与展望132

9.1结论132

9.1.1多变量过程辨识的研究进展点评132

9.1.2多变量过程模型智能优化辨识问题陈述134

9.1.3多变量模型辨识准确度计算和评价135

9.1.4多变量过程的模型框架和结构确定方法136

9.1.5多变量过程模型准确辨识的激励条件138

9.1.6典型多变量过程的机理分析建模原理及传递函数模型140

9.1.7融入机理分析建模的多变量过程模型辨识方法143

9.1.8基于M批不相关自然激励和汇总智能优化的多变量过程辨识144

9.1.9多变量过程模型辨识新理论的应用案例研究145

9.2展望146

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