下載本文檔
版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
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,并對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和驗(yàn)證。5.控制效果的評估。通過對控制效果的評估,驗(yàn)證過模型自適應(yīng)控制技術(shù)對復(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,并對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和驗(yàn)證;2.對控制效果進(jìn)行評估,驗(yàn)證過模型自適應(yīng)控制技術(shù)對復(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):
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 四川省綿陽市平武縣2024-2025學(xué)年七年級上學(xué)期1月期末考試道德與法治試卷(含答案)
- 湖南省株洲市2025屆高三年級教學(xué)質(zhì)量統(tǒng)一檢測數(shù)學(xué)試題(含答案)
- 重大版小學(xué)英語(2012版)三年級下冊期末試卷(含答案含聽力原文無音頻)
- 2024高端紅酒進(jìn)口及分銷業(yè)務(wù)承包合同
- 2024施工建筑垃圾外運(yùn)及環(huán)保處理一體化項(xiàng)目管理合同3篇
- 2024環(huán)保設(shè)備采購及運(yùn)行維護(hù)合同
- 2024年運(yùn)輸服務(wù)合同詳細(xì)條款
- 2024版住宅區(qū)前期物業(yè)管理服務(wù)協(xié)議范本版B版
- 2025年度GRC防火板采購合同模板3篇
- 2024石子銷售合同范例:違約責(zé)任、爭議解決
- 建設(shè)工程見證取樣管理規(guī)范
- 車載智能計(jì)算芯片白皮書
- 亞硝酸鈉安全標(biāo)簽
- 土建工程定額計(jì)價(jià)之建筑工程定額
- 學(xué)校安全工作匯報(bào)PPT
- 成都大熊貓基地英文導(dǎo)游詞-四川大熊貓基地解說詞
- 一年級語文上冊《兩件寶》教案1
- 咨詢公司工作總結(jié)(共5篇)
- GB/T 38836-2020農(nóng)村三格式戶廁建設(shè)技術(shù)規(guī)范
- 小品《天宮賀歲》臺詞劇本手稿
- 京東商業(yè)計(jì)劃書課件
評論
0/150
提交評論