复杂工业过程控制研究集中在实现产品质量、生产效率和能耗等运行指标的均值或方差优化控制，这要求过程运行指标在统计意义上是高斯的。然而，许多实际工业过程具有明显的非高斯随机动态特性，使得运行指标并不能满足高斯假设。本书总结了作者近年来复杂非高斯工业过程的建模、控制及优化方面的研究成果，主要内容包括基于几何分析双闭环迭代学习控制的复杂非高斯工业过程随机分布控制、基于非线性预测PDF控制的非高斯工业过程随机分布控制、非高斯工业过程的多目标非线性优化控制、基于运行目标函数概率分布形状的工业过程随机优化等方面理论和应用研究。
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6.4
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内容简介
前言
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 非高斯随机分布系统及研究现状
1.3 随机分布控制在复杂工业过程中的应用研究进展
1.4 本书主要内容
参考文献
第2章 非高斯随机分布控制基础
2.1 引言
2.2 非高斯随机分布系统建模机理
2.3 常见的B样条模型
2.4 RBF样条模型
2.5 基于样条模型的随机分布控制
参考文献
第3章 基于几何分析双闭环迭代学习控制的非高斯工业过程随机分布控制
3.1 引言
3.2 基于双闭环ILC的随机分布控制策略
3.3 随机分布系统输出PDF建模
3.4 基于几何分析ILC的输出PDF控制算法
3.5 仿真实验
3.6 本章小结
参考文献
第4章 基于数据驱动预测PDF控制的非高斯工业过程随机分布控制
4.1 引言
4.2 基于数据驱动预测PDF控制的随机分布控制策略
4.3 数据驱动预测PDF控制算法
4.4 稳定性分析
4.5 仿真实验
4.6 本章小结
参考文献
第5章 基于多目标非线性预测控制的非高斯工业过程随机分布控制
5.1 引言
5.2 非高斯工业过程多目标非线性控制策略
5.3 动态混合指标建模算法
5.4 稳定性分析
5.5 仿真实验
5.6 本章小结
参考文献
第6章 基于目标函数分布形状的非高斯工业过程概率约束随机优化
6.1 引言
6.2 非高斯工业过程随机优化问题描述
6.3 基于目标函数分布形状的概率约束随机优化
6.4 所提算法最优解的充要条件
6.5 仿真实验
6.6 本章小结
参考文献
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