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一类非线性系统参数辨识的新方法及其在生化发酵过程建模中的应用
非线性系统 数辨识 正交函数
2008/12/12
本文运用按段多重Legendre多项式系(PMLP)[1],对一类参数可分离的非线性系统的
参数辨识给出一种新方法,所提算法具有精度高、计算量小、不必具有待辨识参数的先验知识
和可进行递推辨识等优点.该算法已成功地应用于只有少量实测数据的螺旋霉素菌体生长模
型的动力学参数的辨识.结果表明,此算法是该类非线性系统的一种有效和简便的参数辨识
方法.
基于边界建模的鲁棒控制方法
系统鲁棒性 鲁棒控制 边界建模
2008/5/19
本文运用边界建模思想,提出了含不确定性因素线性系统的鲁棒控制设计的新方法.文
中给出了不确定性系统时域边界模型的定义.对于受控系统在很弱的时域假设下,通过模型
化边界定量地限制出一类未知过程,并据此构造出鲁棒控制策略.
神经网络建模方法在维生系C发酵过程中的应用
动力学 数学模型 维生素 发酵 神经网络 2-酮基-L-古龙酸
2007/12/24
摘要 传统的标准"黑箱"型人工神经网络已较为广泛地应用于生化过程中的状态预估等多个方面, 然而结合过程先验知识或部分机理模型的混合神经网络建模方法能给出更令人满意的结果。本文将其应用于2-酮基-l-古龙酸(2-KLG)发酵过程的状态估计, 并将其结果与传统神经网络模型进行了比较, 混合模型明显优于单一神经网络方法。F5T2R8
序批式反应器污水处理工艺建模与控制研究
2007/12/13
Abstract近年来采用序批式反应器工艺进行生化污水处理的研究日益受到关注.在工艺流程设计、模型建立、操作优化、控制器设计等都取得大量的成果.本文综述了这个领域一些最新的!与未来应用有关的研究进展.
思维模拟在复杂工业过程建模中应用的综述
2007/12/13
Abstract复杂工业过程控制是控制科学界的前沿，由于其背景复杂性、控制对象可变性，至今
在实际工程甚至理论上尚待取得实质性进展，因此，在复杂环境和任务下的工业过程正在走
逐步智能化的道路．在这一智能化进程中，有三大智能模拟：逻辑思维模拟、大脑结构模拟
和人工免疫模拟．本文试图从模糊系统理论和可拓学两方面进行讨论，详细地评述了思维模
拟在复杂工业过程中应用的发展现状，并对其未来提出展望．...
基于支持向量机的在线建模方法及应用
2007/12/13
Abstract针对常规v支持向量回归用于在线建模时存在的问题，提出了一种支持向量回归在线建模方法．利用贝叶斯证据框架优化模型参数，通过判断新增观测值是否满足原来的KKT条件，并对历史数据给予不同程度的加权以充分利用最新的数据信息，使模型随着时间的推移在线更新．工业PTA氧化过程中4-CBA含量预测的实例表明，该方法能很好地跟踪4-CBA含量的变化趋势，是一种有效的在线建模方法．
基于高斯过程和支持向量机的软测量建模比较及应用研究
2007/12/13
Abstract给出了基于高斯过程和支持向量机的软测量建模方法 ,在不牺牲性能的条件下 ,高斯过程与支持向量机相比 ,是一种有着概率意义的核学习机 ,同时它更容易实现 ,理论分析和仿真研究表明了高斯过程在软测量建模中的优越性
基于模糊T-S模型的批过程建模与最优控制
2007/12/13
Abstract基于模糊T-S模型,提出一种具有自学习能力的模糊方法用于批过程建模和最优控制.通过引入与均方误差相关的动态误差传递因子,使用改进的梯度下降法,本方法能够辨识模糊T-S预测模型.对于批过程的受限非线性最优控制,基于所辨识的预测模型,运用庞特里亚金最小值原理和平行分布补偿算法,本方法能够把一个复杂非线性系统最优控制设计问题转化为一些基于复杂T-S预测模型的局部线性系统的最优问题,从而给...
基于免疫原理的T-S模糊系统在线建模方法
2007/12/13
Abstract基于人工免疫原理，提出一种在线构造T-S模糊系统的建模方法．该方法结合网格空间划分方法，以建模数据为抗原，模糊规则为抗体，采用人工免疫原理确定系统结构，并应用最小二乘方法估计线性规则后件参数．该方法具有简单、学习速度快、实时性强等特点，适合多输入模糊系统的在线学习和结构调整．
基于T-S模糊系统的软测量混合建模研究
2007/12/13
Abstract在分析几种模糊系统建模方法的基础上，提出一种简单有效的软测量建模方法．该算法基于变结构构造法模糊建模思想，均匀设计模型的初始结构，以绝对误差为建模指标，通过增加模糊规则来提高TS模糊系统的精度．为降低规则参数辨识的计算量，提高建模速度，将规则参数分为线性和非线性两部分，分别采用LevenbergMarquardt法与最小二乘法进行辨识．实例证明，本文所提出的建模方法规则分布合理...
系统辨识与建模的一种新方法
2007/12/13
Abstract本文从函数逼近观点研究线性和非线性系统辨
识问题，导出辨识方程，提出用神经网络建立线性和非线性系统的模型．根据函数内差逼近
原理建立神经网络学习方程，给出优化算法．计算机仿真表明新算法计算速度快，具有良好
的推广、逼近和收敛特性．
基于SVM的软测量建模
2007/12/13
Abstract支持向量机(Support Vector Machines)是一种基于统计学习理论的新型学习机，本
文提出用支持向量机建立软测量模型．理论分析和仿真研究表明，该方法学习速度快、跟踪
性能好、泛化能力强、对样本的依赖程度低，比基于RBF神经网络的软测量建模具有更好的
推广能力．
基于MOGA和SVM的发酵过程建模
2007/12/12
Abstract针对微生物发酵过程，使用多目标遗传算法（multi-objective genetic algorithm, MOGA）确定最优参数．MOGA和SVM回归相结合形成一种新的建模方法，该方法利用现场生产数据建立了青霉素效价预估模型．仿真结果表明此方法具有很强的拟合和泛化能力．MOGA方法的有效性也得到了验证，它也能够自动选择最优参数．
复杂系统的定性建模和定性控制综述
2007/12/12
Abstract综述了复杂系统的定性建模和定性控制．首先阐述了定性建模的理论背景，讨论了
主要的定性建模研究方法及定性模型特性；接着介绍了定性控制的研究进展，对定性控制方
法进行了分类研究，探讨了定性控制器的设计及定性控制系统性能；最后就复杂系统的定性
建模和定性控制研究发展进行了评述．