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复杂间歇过程模型智能辨识方法研究  
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【英文题名】 The Study on Complicated Batch Process Model with Intelligent Identification Method
【作者】 张新征;
【导师】 冯冬青;
【学位授予单位】 郑州大学;
【学科专业名称】 控制理论与控制工程
【学位年度】 2004
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 郑州大学
【网络出版投稿时间】 2004-09-27
【关键词】 间歇过程; 系统辨识; 智能控制; 神经网络; 模糊T-S模型; 遗传算法;
【英文关键词】 batch process; system identification; intelligent control; neural network; fuzzy T-S model; genetic algorithm;
【中文摘要】 在过去的十几年中，化学加工工业(CPI)发生了巨大的变化，间歇过程又重新受到了人们的普遍重视。间歇过程指的是将有限量的物料按规定的加工顺序在一个或多个设备中加工以获得有限量的产品的加工过程。 由于间歇过程通常具有非线性、时滞和不确定性的特点，因此用常规的建模方法建立模型比较困难。智能系统理论是以众多新兴学科为基础发展起来的，智能系统辨识方法理论是属于智能系统的一个研究范畴，其中所包含的模糊系统理论、神经网络理论和进化计算理论都提供了面向这类复杂对象建立模型的方法。 本文在研究了包括传统系统辨识与智能辨识方法的基础上，对氧乐果合成间歇生产过程的温度对象进行模型辨识。通过了解与分析氧乐果合成间歇过程的生产工艺，找出了影响温度的主要因素以及温度的变化规律。然后将从现场采集到的各种历史数据进行必要的数据预处理，构成辨识所使用的输入输出数据。 本文的重点是利用神经网络方法来实现对象的模型辨识。通过研究BP神经网络的特点，采用了L-M学习算法来完成辨识。利用该种算法，学习训练的速度大大加快，而且网络的泛化能力也较好。根据工艺了解到，采用单...
【英文摘要】 In the past decades, the chemical process industry has changed enormously. The batch process has been paid attention again. Batch process is a kind of process that gains finite production following job order by treating finite materials in one or more devices. It is difficult to build a model for batch process using common methods because of the characteristics of non-linear, time-delay and indetermination. Intelligent system theory is based on many kinds of new knowledge, and intelligent identifi...

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导师：冯冬青    导师单位：郑州大学    学位授予单位：郑州大学
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