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| 內容簡介： |
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许多实际工业过程具有明显的非高斯随机动态特性，使衡量产品质量、生产效率和能耗等的运行指标并不满足高斯假设，传统基于运行指标均值和方差的控制与优化方法难以获得满意的控制和优化效果。本书总结了笔者研究团队近年来在非高斯工业过程控制与优化方面的研究成果，主要包括基于几何分析双闭环迭代学习控制的非高斯工业过程随机分布控制、基于数据驱动预测PDF控制的非高斯工业过程随机分布控制、基于多目标非线性预测控制的非高斯工业过程随机分布控制和基于目标函数分布形状的非高斯工业过程概率约束随机优化等方面的内容。
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| 關於作者： |
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李明杰，男，1988年生，河南商水人，现为太原科技大学电子信息工程学院控制科学与工程专业特聘教授，2019年获得东北大学工学博士学位，2019-2022年在东北大学计算机科学与工程学院从事博士后研究工作。主要从事复杂工业过程建模、控制与优化、非高斯随机分布控制理论与应用研究工作，目前主持和参与国家自然基金和省部级等项目10余项，申请授权国内外发明专利10余项。
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| 目錄：
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第1章 绪论1
1.1 引言1
1.2 非高斯随机分布系统及研究现状3
1.2.1 非高斯随机分布系统描述3
1.2.2 随机分布控制理论研究现状6
1.3 随机分布控制在复杂工业过程中的应用研究进展8
1.4 本书主要内容10
参考文献12
第2章 非高斯随机分布控制基础18
2.1 引言18
2.2 非高斯随机分布系统建模机理19
2.2.1 B样条神经网络19
2.2.2 B样条模型建模机理20
2.3 常见的B样条模型21
2.3.1 线性B样条模型21
2.3.2 平方根B样条模型22
2.3.3 有理B样条模型23
2.3.4 有理平方根B样条模型24
2.4 RBF样条模型25
2.5 基于样条模型的随机分布控制25
参考文献26
第3章 基于几何分析双闭环迭代学习控制的非高斯工业过程随机
分布控制29
3.1 引言29
3.2 基于双闭环ILC的随机分布控制策略30
3.3 随机分布系统输出PDF建模32
3.3.1 均方根PDF模型及权值计算32
3.3.2 基于线性子空间的权值向量模型参数辨识34
3.3.3 基于迭代学习机制的基函数参数更新35
3.3.4 收敛性分析36
3.4 基于几何分析ILC的输出PDF控制算法37
3.5 仿真实验41
3.5.1 造纸制浆过程动态分析42
3.5.2 输出PDF建模效果43
3.5.3 输出PDF控制效果45
3.6 本章小结47
参考文献48
第4章 基于数据驱动预测PDF控制的非高斯工业过程随机
分布控制50
4.1 引言50
4.2 基于数据驱动预测PDF控制的随机分布控制策略51
4.3 数据驱动预测PDF控制算法54
4.3.1 基于RVFLN权值向量建模算法54
4.3.2 预测PDF控制算法55
4.4 稳定性分析58
4.5 仿真实验64
4.5.1 输出PDF建模效果64
4.5.2 输出PDF控制效果67
4.6 本章小结69
参考文献70
第5章 基于多目标非线性预测控制的非高斯工业过程随机
分布控制73
5.1 引言73
5.2 非高斯工业过程多目标非线性控制策略74
5.3 动态混合指标建模算法75
5.3.1 线性输出PDF模型75
5.3.2 基于RVFLN的动态混合建模算法76
5.3.3 RBF基函数参数迭代整定算法77
5.3.4 基于多目标非线性预测的随机分布控制算法78
5.4 稳定性分析81
5.5 仿真实验86
5.5.1 动态混合指标建模效果86
5.5.2 多目标非线性优化控制效果88
5.6 本章小结91
参考文献92
第6章 基于目标函数分布形状的非高斯工业过程概率约束
随机优化94
6.1 引言94
6.2 非高斯工业过程随机优化问题描述96
6.3 基于目标函数分布形状的概率约束随机优化98
6.3.1 目标函数分布形状的核密度估计98
6.3.2 基于目标函数分布形状的概率约束随机优化100
6.4 所提算法最优解的充要条件102
6.5 仿真实验103
6.5.1 高炉炼铁工业工艺简介103
6.5.2 高炉炼铁过程运行优化104
6.5.3 实验结果分析106
6.6 本章小结110
参考文献110
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