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4月21日下午，刘文强老师就网络化不确定系统鲁棒融合稳态估值器设计的问题，与各位研究生同学在信电楼204教室展开分享。会议开场，刘文强老师首先就向大家从宏观层面阐述了今天的主题。多传感器信息融合技术是20世纪70年代以来由于军事、国防、战争以及诸多高科技领域的迫切需要发展起来的一门新兴学科。现如今发展迅猛，已经广泛应用于全球定位系统、无人驾驶汽车、导航、石油勘测等诸多现代化科技领域。
工业过程稳态模型估计误差的渐近正态性分析：SISO情形
系统辨识 随机系统 在线优化控制
2008/12/26
本文研究了在相当弱的条件下工业过程稳态模型估计误差的渐近正态性.参数估计采用
简单加权最小二乘法,并利用近似线性模型集.优化过程中正常的系统设定点阶跃变化作为
辨识信号.据此证明了系统稳态模型估计误差渐近正态分布的结论.同时,还研究了估计量
的收敛速度和对线性近似模型结构的渐近鲁棒性.仿真研究则探讨了在有限样本空间内,影
响估计精度的若干因素.
工业过程广义稳态优化控制研究
混沌 唯一遍历 广义稳态化
2008/12/26
基于广义稳态和稳态集合的中心名义值概念,给出了工业过程广义稳态优化控制问
题的数学描述,并就该问题的存在性给予了充分性证明;此外.对处理工业过程广义稳态优化
控制问题的一种等效方法展开了深入讨论,给出了具体算法步骤,并对一个化工过程的广义
稳态优化算例进行了仿真计算;结果表明,文中关于广义稳态优化控制问题的定义是正确的,
算法是有效的.
基于神经网络的工业大系统辨识及稳态递阶优化方法
稳态递阶优化 Hopfield神经网络 前向神经网络
2008/12/25
为了对工业大系统进行稳态递阶优化,必须首先获得系统的稳态模型.从神经网络的分
析人手,给出了工业大系统稳态模型的动态辨识方法及基于神经网络模型的推导方法.为了
提高算法的收敛速度,引入Lagrange函数解决大系统优化问题中的各种约束,并用Hopfield
网络实现了大系统稳态递阶优化的网络算法,最后给出了某一大系统辨识及优化的仿真结果.
空气预热器供风系统的模型辨识与稳态优化控制
神经网络 系统辨识 稳态优化控制
2008/12/23
利用多层前向神经网络,对电站锅炉回转式空气预热器供风系统在不同输入作用时
的系统稳态模型进行了辨识.比较了风温、风压对系统的影响.提出了基于神经网络的供风系
统模型,并以此模型为基础提出了稳态优化算法,实现了回转式空气预热器供风系统的稳态
优化控制,经济效益显著.
联合估计稳态算法及其在过程辨识中的应用
时滞 联合估计 递推最小二乘 自适应滤波
2008/12/23
时滞和滤波联合估计问题是自适应系统建模和时滞估计两方面的交叉.本文针对
先时滞后滤波的串联模型.提出基于快速横向滤波器的递推最小二乘算法,并以合成氨生产
过程现场数据为例进行模型预测.仿真结果表明,这种结合时滞跟踪的自适应滤波器适于变
时滞低阶系统建模.
互质因子摄动下的最优鲁棒稳态跟踪控制器设计
2007/12/13
Abstract研究了存在未知外部干扰时的互质因子摄动系统的鲁棒稳态追踪问题.利用Youla参数化方法，提出了一个最坏情况稳态绝对误差的精确计算公式.该公式使得最优稳态跟踪控制器设计问题等价于保证系统鲁棒稳定时e1的最优鲁棒控制器设计问题.