导读:本文包含了复杂工业过程控制论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:工业,过程,建模,模型,粒子,自适应,炉温。
复杂工业过程控制论文文献综述
赵小鹏[1]（2017）在《复杂工业过程的多模型辨识及控制应用研究》一文中研究指出复杂工业过程存在系统变量多、非线性作用强及环境随机干扰影响大等问题,传统的建模方法由于模型形式单一往往难以描述系统全貌,导致控制效果不理想,因此多模型辨识及相应的控制策略成为复杂工业过程控制领域的研究热点和难点。本文在现有研究基础上,研究了复杂工业过程多模型辨识及控制的有关问题,提出了智能体多模型的辨识方法和在线聚类多模型的辨识方法,为复杂工业过程多模型辨识提供了新的思路。此外,在建模的基础上研究了间接自适应模糊控制策略和广义预测控制策略,对不同辨识方法及控制策略分别给出了相应的算例及应用仿真验证。最后,利用所研究算法对某电站660MW机组旋流燃烧器进行了整体的多模型辨识及控制系统的设计。本文的主要研究工作包括:1.提出了一种智能体和T-S模糊模型相结合的智能体模糊多模型构建方法,并从理论上证明了智能体多模型系统可以任意精度逼近任意线性或非线性系统。不同于传统多模型策略,智能体多模型系统中的每个智能体是一个动态方程,可以独立表征一种工况,也可以与其他智能体协同表征新的工况,使得该方法在描述复杂系统时有相当大的灵活性。电热水器系统的辨识仿真实验被用来验证该方法的可行性和有效性。2.针对存在随机噪声干扰的多变量非线性系统,提出了一种基于最小熵聚类的多模型在线辨识算法。通过最小熵模糊减聚类算法在线确定多模型中子模型个数及其相应隶属度权值,聚类过程中同时考虑了子系统规则化程度。给出了求取子模型参数的加权最小二乘递推表达,实现了子模型参数的在线辨识。数值算例的仿真实验验证了算法的有效性。此外,本文基于在线辨识策略进一步讨论了辨识过程中模型参数初调算法,对余热利用系统中冷却水回路电动阀的模型辨识检验了算法对环境随机干扰的自适应能力。3.设计了基于李雅普诺夫函数的间接自适应模糊控制器,针对智能体与模糊逻辑相结合的多模型被控对象,给出了保证系统稳定输出的最优模糊自适应控制律。针对烟气余热利用过程进行了仿真实验,为了验证算法的性能,同传统PID控制器的控制结果进行了对比。4.基于上述的辨识方法及广义预测控制器对某电站660MW机组旋流燃烧器进行了辨识及控制实验。通过分析旋流燃烧器结构及运行机理,确定了燃烧过程的主要变量,在此基础上提出一种模型参数可随过程调节的模糊多模型系统,给出了相应的模型参数辨识方法。构造了旋流燃烧器系统的多入多出广义预测控制策略。为验证算法的有效性,应用以上算法对电站旋流燃烧器进行了仿真实验。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2017-05-01）
陈明星[2]（2016）在《基于粒子滤波的一类复杂工业过程智能控制方法研究》一文中研究指出随着社会的不断地发展,智能控制方法在石油、化工、制药、冶金、电力等这一类复杂工业领域中发挥了重大作用,但是,这一类复杂工业过程中常常存在着非线性、非高斯、大滞后和不确定性等特点。由于模糊控制、神经网络控制和专家系统等传统的智能控制方法,往往需要依赖专家信息和人工经验完成其系统建模和优化过程,调试过程相对漫长,一旦更换控制变量,就需要重新设计控制方法,使得这些控制算法在一类复杂工业过程中的普遍适用性受到很大制约,以致传统的智能控制方法在鲁棒性和控制精度上达不到相应的工业要求。联合制碱过程是一类典型的具有时变、大滞后、非高斯非线性等特征的复杂系统,为此,本文选取联合制碱复杂工业过程为研究对象。为了克服传统智能控制方法在非线性、非高斯系统上出现的收敛速度慢、控制精度不高等缺陷,提出了一种在处理非高斯、非线性时变系统的状态估计和预测控制方面具有独特优势的粒子滤波算法,对联合制碱工业过程进行优化控制。并针对粒子滤波算法存在粒子匮乏以及在初始状态未知的情况下需要大量粒子等问题,利用粒子群优化算法对粒子滤波算法进行优化,实现对一类复杂工业过程的有界控制。以联合制碱过程纯碱产品的结晶粒径为研究背景,利用改进的RBF神经网络构建被控对象的参考模型,再根据最小方差原则,对复杂工业过程的控制做出质量指标评价,以起到对工业生产过程有效监督作用,并及时发现问题,再利用粒子滤波算法估计出影响控制质量指标变化的原因,为解决问题提供理论指导依据;然后根据控制质量指标变化,利用提出自适应粒子数的改进方法,使得控制方法得到改进和完善,为一类复杂工业过程智能控制提供一条有效的研究途径。同时,进一步提高产品产量和质量,提高经济效益和市场竞争力。(本文来源于《河北科技大学》期刊2016-05-01）
王辰阳[3]（2016）在《网络信息模式下复杂工业过程建模与控制探索》一文中研究指出复杂工业过程控制在工业生产中有着重要作用,其不仅能提高工业生产效率,而且能更好保障工业生产质量、降低能耗,从而促进工业发展。复杂工业过程控制存在着一定的繁琐性,且控制过程极易遭受人为因素及外部客观因素的影响,所以对复杂工业过程进行建模有着重大意义。在网络信息模式下,复杂工业越来越趋于现代化,控制过程也逐渐变得智能化以及自动化。该文主要以复杂工业过程为研究对象,对网络信息模式下复杂工业过程的建模与控制进行了合理分析,提出了一些建议。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2016年05期）
刘德荣[4]（2014）在《复杂工业过程的先进控制》一文中研究指出随着科学技术和计算机水平的不断发展,现在工业正向大型化、连续化、复杂化发展.在当今社会的许多领域上,如工业、冶金、交通等已近不再是传统单回路控制系统,而是由很多相互耦合的子系统构成.工业生产不仅仅只关注单独每个子系统的性能品质,还要考虑到全局生产过程中的性能需求.复杂工业过程受到外部环境的干扰,本身又具有很强的非线性,同时由于工业生产规模扩大、生产工艺长,影响系统性能的变量维数也增加,而这些变量可(本文来源于《自动化学报》期刊2014年09期）
吴玺泽,杨春明,吴华玲,朱家正[5]（2014）在《复杂工业过程的运行优化与控制》一文中研究指出随着时代的进步,我国的工业化进程也在不断被推进,尤其是那些复杂工业,工业的发展关系着我国社会经济的发展,因此要对运行复杂工业的过程进行优化并对其加以控制。本文首先对工业过程的特点进行了分析,并对目前控制复杂工业过程的现状进行了总结,对预测控制模型与整定PID控制器参数的概念和具体内容进行了阐述,对控制工业过程内容的核心与未来将会产生的经济效益进行了讨论,唯有严格控制复杂工业的运行控制,对其进行优化,才能保证其正常运行和长远的发展。(本文来源于《装备制造技术》期刊2014年09期）
唐硕[6]（2013）在《复杂工业过程计算机建模、仿真与控制》一文中研究指出近年来,在科技水平不断提高的同时,工业生产过程中受控对象的复杂程度越来越高,具体表现出以下特征:时变性、非线性、不确定性、多输入及多输出、信息量少、耦合以及高性能指标等等,这使得一些复杂的系统无法建立精确的数学模型,也就是说传统的控制理论无法对复杂工业过程起到良好的控制效果,甚至无法进行控制。鉴于此,本文针对复杂工业过程,提出一种模型预测控制方法,并对具体的建模仿真过程进行分析。(本文来源于《计算机光盘软件与应用》期刊2013年24期）
柴天佑[7]（2013）在《复杂工业过程运行优化与反馈控制》一文中研究指出过程控制不仅使被控对象的输出尽可能好地跟踪控制器设定值,而且要对整个工业装置的运行进行控制,使反映产品在该装置加工过程中质量、效率与消耗等指标,即运行指标在目标值范围内,尽可能提高质量与效率指标,尽可能降低消耗指标,即实现工业过程运行优化控制.本文在综述了已有的运行优化与控制方法的基础上,重点介绍了复杂工业过程的数据驱动的混合智能运行优化控制和运行控制半实物仿真系统,并以赤铁矿磨矿过程为应用研究案例,仿真实验和工业应用结果表明所提方法的有效性,并指出了复杂工业过程运行优化控制研究需要关注的问题.(本文来源于《自动化学报》期刊2013年11期）
柴天佑,李少远,王宏[8]（2013）在《网络信息模式下复杂工业过程建模与控制》一文中研究指出在现代工业控制中,过程控制是一历史较为久远的分支.几十年来,工业过程控制取得了惊人的发展,无论是在传统工业过程改造中,还是在大规模的结构复杂的工业生产过程中,过程控制对于提高产品质量以及节省能源等均起着十分重要的作用.随着现代工业生产的发展,分布控制系统、现场总线等技术的广泛应用和信息网络的建立,控制系统的结构越来越复杂,在炼钢、轧钢、炼油、发电、造纸、化(本文来源于《自动化学报》期刊2013年05期）
王海龙[9]（2013）在《模型预测控制在复杂工业过程中的应用研究》一文中研究指出模型预测控制是基于预测模型、滚动优化、反馈校正叁大基本原理的先进计算机优化控制算法。随着工业过程控制要求的不断提高,传统的PID控制器已经难以满足复杂工业过程的控制要求,模型预测控制由于对模型精度要求低、在线计算方便、控制效果好等特点,在实际复杂工业过程中得到非常成功的应用。本文的研究分为理论和实际应用两方面,理论方面主要研究了状态空间模型预测控制算法和多模型预测控制算法；应用方面主要研究了单晶炉拉晶过程热场温度模型预测控制。本文研究了状态空间模型预测控制算法和多模型预测控制算法,对模型预测控制器的参数给出了调整策略,并且通过仿真证明了参数调整策略的正确性。本文讨论了单晶炉控制系统的原理和拉晶基本过程,分析了国产单晶炉控制系统和拉晶过程普遍存在的问题。温度是晶体生长的核心因素,控制单晶炉热场温度是一个研究热点,本文针对拉晶过程等径阶段的热场温度控制,使用子空间辨识算法获得等径阶段的热场温度模型,进而提出了采用状态空间模型预测控制算法控制等径阶段热场温度。对等径阶段的热场温度控制进行仿真,并且将带有约束条件的模型预测控制器与传统PID控制器进行了控制性能对比,仿真结果表明,对于单晶炉等径阶段热场温度被控对象,本文所设计的模型预测控制器控制性能优于传统PID控制器。单晶炉拉晶过程是一个工况变化的复杂非线性系统,对于拉晶过程全部阶段热场温度进行控制,使用只有单一模型的模型预测控制器无法达到满意的控制效果。多模型预测控制可以很好的控制工况变化的复杂系统,使用子空间辨识算法获得单晶炉拉晶过程每个阶段的模型,针对每个模型分别设计相对应的控制器,整个控制作用是每个控制器输出的加权组合,加权算法使用改进的贝叶斯概率加权算法。因此,本文采用改进的贝叶斯概率加权多模型预测控制策略控制整个拉晶过程的热场温度。仿真结果证明,这种采用改进的贝叶斯概率加权多模型预测控制方法,具有很好的控制品质。(本文来源于《兰州大学》期刊2013-04-01）
于建梅[10]（2012）在《复杂工业过程无模型自适应控制技术应用研究》一文中研究指出随着工业技术的快速发展，对象流程变得越来越复杂，同时对工业产品的质量要求也越来越高。而在工业控制中常使用的传统PID控制器也渐渐显示出了不足之处。此背景下，诸多先进控制理论研究日臻成熟，并逐渐在复杂工业过程中得到应用。在这些先进控制策略研究中，本课题研究的无模型自适应控制算法（MFAC）脱离了对模型的依赖，又具有结构简单及参数易调节的特点，比较适合于复杂工业过程中难以建模的对象的应用，本文主要以算法应用为研究重点，在系统介绍MFAC原理及发展现状的基础上，首先针对不同类型的模型，运用Matlab仿真验证了其良好的控制效果，并同时将其与传统PID控制器进行控制效果了对比，得出结论：MFAC控制器相对于PID而言，能达到较好的控制效果，特别是针对非线性、结构复杂的模型，其响应特性及抗击干扰的能力明显优于传统PID控制。针对实际工业现场存在各种噪声干扰的问题，本文还初步研究了适用于非线性复杂过程对象的滤波算法，粒子滤波技术。通过仿真，与常用的卡尔曼滤波进行状态估计比较，显示粒子滤波效果更优一些。为了进一步验证本文研究算法的实用性，选择了广泛应用在控制策略设计与研究领域的TE模型作为仿真对象，在Matlab的Simulink环境下，用S函数编写了MFAC的通用控制模块，并应用到了模型中的测量参数上，完成了参数整定及控制效果测试等工作。最后，文中以多功能仿真系统SMPT-1000为被控对象，在西门子PCS7平台上，完成了控制策略实施，包括硬件组态、功能图组态、人机交互界面组态等。MFAC算法模块采用PCS7自带编程语言SCL进行开发，应用在蒸汽温度对象上，效果良好。同时比较系统地锻炼了工程实践应用能力。(本文来源于《北京化工大学》期刊2012-05-29）
复杂工业过程控制论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着社会的不断地发展,智能控制方法在石油、化工、制药、冶金、电力等这一类复杂工业领域中发挥了重大作用,但是,这一类复杂工业过程中常常存在着非线性、非高斯、大滞后和不确定性等特点。由于模糊控制、神经网络控制和专家系统等传统的智能控制方法,往往需要依赖专家信息和人工经验完成其系统建模和优化过程,调试过程相对漫长,一旦更换控制变量,就需要重新设计控制方法,使得这些控制算法在一类复杂工业过程中的普遍适用性受到很大制约,以致传统的智能控制方法在鲁棒性和控制精度上达不到相应的工业要求。联合制碱过程是一类典型的具有时变、大滞后、非高斯非线性等特征的复杂系统,为此,本文选取联合制碱复杂工业过程为研究对象。为了克服传统智能控制方法在非线性、非高斯系统上出现的收敛速度慢、控制精度不高等缺陷,提出了一种在处理非高斯、非线性时变系统的状态估计和预测控制方面具有独特优势的粒子滤波算法,对联合制碱工业过程进行优化控制。并针对粒子滤波算法存在粒子匮乏以及在初始状态未知的情况下需要大量粒子等问题,利用粒子群优化算法对粒子滤波算法进行优化,实现对一类复杂工业过程的有界控制。以联合制碱过程纯碱产品的结晶粒径为研究背景,利用改进的RBF神经网络构建被控对象的参考模型,再根据最小方差原则,对复杂工业过程的控制做出质量指标评价,以起到对工业生产过程有效监督作用,并及时发现问题,再利用粒子滤波算法估计出影响控制质量指标变化的原因,为解决问题提供理论指导依据;然后根据控制质量指标变化,利用提出自适应粒子数的改进方法,使得控制方法得到改进和完善,为一类复杂工业过程智能控制提供一条有效的研究途径。同时,进一步提高产品产量和质量,提高经济效益和市场竞争力。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
复杂工业过程控制论文参考文献
[1].赵小鹏.复杂工业过程的多模型辨识及控制应用研究[D].华北电力大学(北京).2017
[2].陈明星.基于粒子滤波的一类复杂工业过程智能控制方法研究[D].河北科技大学.2016
[3].王辰阳.网络信息模式下复杂工业过程建模与控制探索[J].电脑知识与技术.2016
[4].刘德荣.复杂工业过程的先进控制[J].自动化学报.2014
[5].吴玺泽,杨春明,吴华玲,朱家正.复杂工业过程的运行优化与控制[J].装备制造技术.2014
[6].唐硕.复杂工业过程计算机建模、仿真与控制[J].计算机光盘软件与应用.2013
[7].柴天佑.复杂工业过程运行优化与反馈控制[J].自动化学报.2013
[8].柴天佑,李少远,王宏.网络信息模式下复杂工业过程建模与控制[J].自动化学报.2013
[9].王海龙.模型预测控制在复杂工业过程中的应用研究[D].兰州大学.2013
[10].于建梅.复杂工业过程无模型自适应控制技术应用研究[D].北京化工大学.2012