多變量過程智能優(yōu)化辨識理論及應(yīng)用

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基于自然激勵動態(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)械過程的動態(tài)特性機(jī)理分析模型36
3.2流體過程的動態(tài)特性機(jī)理分析模型38
3.3傳熱過程的動態(tài)特性機(jī)理分析模型41
3.4電氣過程的動態(tài)特性機(jī)理分析模型44
3.5化學(xué)反應(yīng)過程的動態(tài)特性機(jī)理分析模型46
3.6混合系統(tǒng)的動態(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59
5.1.3多變量過程模型辨識的M批不相關(guān)自然激勵響應(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93
6.2再熱器汽溫動態(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)確度計算和評價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