原文服务方: 化工学报       
摘要:
针对基于迭代学习控制的间歇过程优化控制算法难以进行收敛性分析的难题,本文基于数据驱动的神经模糊模型提出一种新颖的间歇过程无约束迭代学习控制方法,通过调节因子的变化去除了约束条件,使控制轨迹在批次轴上收敛,并创新性地对优化问题的收敛性给出了严格的数学证明.在理论研究的基础上,将本文提出的算法用于间歇连续反应釜的终点质量控制研究,仿真结果验证了本文算法的有效性和实用价值,为间歇过程的优化控制提供了一条新途径.
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文献信息
篇名 基于无约束迭代学习的间歇生产过程优化控制
来源期刊 化工学报 学科
关键词 间歇过程 产品质量控制 迭代学习
年,卷(期) 2010,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1889-1893
页数 分类号 TP273
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 俞金寿 华东理工大学自动化研究所 199 3638 32.0 51.0
2 邱铭森 新加坡国立大学工程学院 12 90 7.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
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产品质量控制
迭代学习
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化工学报
月刊
0438-1157
11-1946/TQ
大16开
1923-01-01
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