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时间:2019-01-29
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1、万方数据optimizationcontrolinformation,theuseofGaussianmixturemodelcandescribethedirectionofimprovement,anditgivesdirectionasthedirectionofthegradientcorrectioncombinedISOPEalgorithmtooptimizecontrol。Thesimulationresultsdemonstratetheeffectivenessoftheproposedmethod.Keywords:batchprocess;itera
2、tiveoptimalcontrolcontainingmodificationterm;gradientestimation;Gaussianmixturemodel..IV..万方数据查垄查芏堡主堂垡坚一目录—————————————————————————————————————————————————一一:::::目录独创性声明⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.T摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.IIAbstract⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..III第1章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
3、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11.1间歇过程概述及研究意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.11.2国内外针对问歇过程的优化和控制方面的研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.4l_3全文内容安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.7第2章迭代学习控制和偏最小二乘算法简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..92.1迭代学习控制算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一92.1.1迭代学习控制的提出⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一92.1.2迭代学习控制的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯112.1.3迭代学习控
4、制的基本原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯122.1.4迭代学习控制的改进学习律⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯152.2偏最小二乘算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯l62.2.1PLS算法基本原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.182.2.2多向偏最小二乘(MPLS)算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯202.3小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。21第3章带修正项的间歇过程迭代优化控制⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯233.1带修正项的间歇过程迭代优化算法
5、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯233.1.1带修正项的迭代优化算法的基本原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯253.1.2梯度的估计方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯283.1.3引入梯度误差范数上界的梯度估计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯313.2基于MPLS模型的酒精发酵过程迭代优化控制⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯~333.2.1酒精补料分批发酵间歇过程的机理模型与初值的选择⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯333.2.2基于迭代学习控制原理的酒精补料分批发酵过程仿真⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯373.2.3基于梯度估计的ISOPE方法的酒精补料分批发酵过程仿真
6、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯41.V.万方数据东北大学硕士学位论文目录3.2.4控制系数K值以及梯度权值更新的在线调整方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯463.3,J、结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一50第4章基于高斯混合模型改进梯度方向的ISOPE方法研究⋯⋯⋯514.i高斯混合模型的方法简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯514.1.1用高斯混合模型(研m哪描述预估数据的特征⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯524.1.2基于GMM的梯度估计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯564.2酒精分批发酵迭代优化控制仿真研究
7、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯564.3小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一58第5章结论与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯59参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯61致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯67.VI—万方数据东北大学硕士学位论文第1章绪论1.1间歇过程}85ci耋及研究意义间歇过程英文中称之为batchprocess,它已经在冶金、精细化工、生物制药等领域得到广泛应用
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