基于动态资源分配网络的复杂系统控制研究

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1、北京化工大学硕士学位论文TheseadvantageshavebeenprovedbycomparingwithRANinidentificationproblemforcomplexprocess．Inthispaper，aDRANmodelsthefermentationprocessasthepredictionmodelofModelpredictivecontrol(MPC)，andtherebyachievestemperaturecontrolforthesystem．ComparedwithPIDcontrollerandGPC，theDRAN—basedMPCpro

2、posedhasbettercontrolperformance．TheDRAN-basedMPCCaneffectivelyimprovestabilityanddisturbancerejectionabilityoftheprocess．Hence，it’Sacompatiblecontrolstrategytodealwithcomplexindustrialprocess．KEYWORDS：Systemidentification，DynamicResourceAllocationNetworks，Complexsystem，alcoholfermentationproce

3、ss，Predictivecontrol目录第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．11．1复杂系统的特点与控制要求⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．11．2发酵过程控制现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯21．3神经网络与预测控制研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．31．4本文的研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．5第二章神经网络基础⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯72．1人工神经网络简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯72．2神经网络的结构分类与学习⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．82．3神经网络的特点与应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．112．3．1神经网络的特点⋯⋯⋯⋯⋯⋯

4、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯112．3．■神经网络的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯112．4径向基神经网络神经网络⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．122．4．1径向基神经网络(RBF)结构及工作原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯122．4．2RBF网络的设计⋯⋯一⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．132．4．3RBF网络的不足⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．132．5资源分配网络⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．142．5．1RAN结构与算法简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯142．5．2RAN的不足⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．15第三章动态资源分配网络⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．173．1动态资源分配网络结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

5、⋯⋯⋯⋯⋯⋯．173．2动态资源分配网络算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．173．2．1“局部”新性条件⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．173．2．2样本初始分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．183．2．3权消去剪枝法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．193．2．4DRAN算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．213．3仿真实例⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．21V北京化工大学硕士学位论文3．3．1对静态函数的逼近⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．213．3．2对动态系统的建模⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．223．4基于DRAN预测的类稳态补偿控制⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．253．5本章小

6、结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．29第四章基于DR州的酒精酵母发酵过程预测控制⋯⋯⋯．314．1酒精酵母发酵过程简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．3l4．2基于DRAN的发酵过程建模⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．334．3模型预测控制⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4l4．3．1预测控制原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯414．3．2非线性预测控制简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．444．4发酵过程的DRAN预测控制⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．454．4．1控制系统结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．454．4．2实验及仿真结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．474．

7、5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．52第五章总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．53参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯55致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．59研究成果及发表的学术论文⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．61作者和导师简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．63ContentsChapter1Introduction．．．．．．．．．．．⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．⋯．．．．．．11．1Ch