復(fù)雜工業(yè)過程過模型自適應(yīng)控制技術(shù)應(yīng)用研究的中期報(bào)告

復(fù)雜工業(yè)過程過模型自適應(yīng)控制技術(shù)應(yīng)用研究的中期報(bào)告一、研究背景復(fù)雜工業(yè)生產(chǎn)過程中，通常受到多種因素的影響，導(dǎo)致生產(chǎn)過程動(dòng)態(tài)不穩(wěn)定，難以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的控制。傳統(tǒng)的控制方法往往基于經(jīng)驗(yàn)或者靜態(tài)模型，無法適應(yīng)生產(chǎn)環(huán)境的變化。因此，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)控制是解決這一問題的有效途徑。二、研究目的本研究旨在探究復(fù)雜工業(yè)過程過模型自適應(yīng)控制技術(shù)的應(yīng)用。具體研究目的如下：1.構(gòu)建適合復(fù)雜工業(yè)過程的動(dòng)態(tài)模型；2.探究過模型自適應(yīng)控制算法的基本原理；3.實(shí)現(xiàn)過模型自適應(yīng)控制算法在復(fù)雜工業(yè)過程中的應(yīng)用；4.驗(yàn)證過模型自適應(yīng)控制技術(shù)對(duì)復(fù)雜工業(yè)過程控制效果的提升作用。三、研究內(nèi)容本研究主要包括以下內(nèi)容：1.復(fù)雜工業(yè)過程的特點(diǎn)分析。通過對(duì)復(fù)雜工業(yè)過程的實(shí)際情況進(jìn)行分析，明確了復(fù)雜工業(yè)過程的主要特點(diǎn)和存在的問題。2.動(dòng)態(tài)模型的構(gòu)建和驗(yàn)證。根據(jù)復(fù)雜工業(yè)過程的特點(diǎn)，構(gòu)建相應(yīng)的動(dòng)態(tài)模型，并進(jìn)行驗(yàn)證。3.過模型自適應(yīng)控制算法的研究。研究過模型自適應(yīng)控制算法的基本原理及實(shí)現(xiàn)方法。4.過模型自適應(yīng)控制技術(shù)在復(fù)雜工業(yè)過程中的應(yīng)用。將過模型自適應(yīng)控制技術(shù)應(yīng)用于復(fù)雜工業(yè)過程，并對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和驗(yàn)證。5.控制效果的評(píng)估。通過對(duì)控制效果的評(píng)估，驗(yàn)證過模型自適應(yīng)控制技術(shù)對(duì)復(fù)雜工業(yè)過程控制效果的提升作用。四、研究計(jì)劃本研究預(yù)計(jì)在兩年內(nèi)完成，具體的研究計(jì)劃如下：第一年1.閱讀相關(guān)文獻(xiàn)，了解過模型自適應(yīng)控制技術(shù)的基本原理和發(fā)展趨勢；2.分析復(fù)雜工業(yè)過程的特點(diǎn)及存在的問題；3.構(gòu)建相應(yīng)的動(dòng)態(tài)模型，并進(jìn)行驗(yàn)證；4.研究過模型自適應(yīng)控制算法的基本原理和實(shí)現(xiàn)方法。第二年1.將過模型自適應(yīng)控制技術(shù)應(yīng)用于復(fù)雜工業(yè)過程，并對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和驗(yàn)證；2.對(duì)控制效果進(jìn)行評(píng)估，驗(yàn)證過模型自適應(yīng)控制技術(shù)對(duì)復(fù)雜工業(yè)過程控制效果的提升作用；3.撰寫研究報(bào)告。五、參考文獻(xiàn)[1]LiangWeijian,BianFenggang.Self-adaptivecontrolbasedondynamicneuralnetworks[C].InternationalConferenceonIntelligentComputationTechnologyandAutomation,IEEE,2013:1484-1487.[2]WangRuijin,WangShuzhi.AdaptiveMotionControlinComplexIndustrialProcessesBasedonModifiedRBFNetworks[C].IEEE/ASMEInternationalConferenceonAdvancedIntelligentMechatronics,IEEE,2013:1640-1645.[3]SongJianhui,CaoYijun.AdaptiveControllerforMIMONonlinearSystemsBasedonaNovelRadialBasisFunctionNeuralNetwork[C].IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems,2014,25(3):