非线性大工业过程稳态模型的强一致性分析

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非线性大工业过程稳态模型的强一致性分析

刘知贵, 蒲洁, 黄正良

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刘知贵, 蒲洁, 黄正良. 非线性大工业过程稳态模型的强一致性分析[J]. 电子科技大学学报, 2004, 33(3): 273-277.

引用本文:

刘知贵, 蒲洁, 黄正良. 非线性大工业过程稳态模型的强一致性分析[J]. 电子科技大学学报, 2004, 33(3): 273-277.

Liu Zhigui, Pu Jie, Huang Zhengliang. Strong Consistency Analysis of Steady-State Models for Nonlinear Large-Scale Industrial Processes[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2004, 33(3): 273-277.

Citation:

Liu Zhigui, Pu Jie, Huang Zhengliang. Strong Consistency Analysis of Steady-State Models for Nonlinear Large-Scale Industrial Processes[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2004, 33(3): 273-277.

非线性大工业过程稳态模型的强一致性分析

1.
西南交通大学计算机与通信工程学院成都 610031;
2.
西南科技大学网络学院四川绵阳 621002

基金项目:

国家自然科学基金资助项目(69674003)

作者简介:
刘知贵(1966-),男,博士生,副教授,主要从事自动控制理论、计算机技术及应用方面的研究.

中图分类号: TP11

Strong Consistency Analysis of Steady-State Models for Nonlinear Large-Scale Industrial Processes

1.
School of Computer and Communication Engineering Southwest JiaoTong University Chengdu 610031;
2.
Southwest University of Science and Technology Network College Sichuan Mianyang 621002

摘要: 稳态优化问题就是依据过程的数学模型,在约束条件下,优化其目标函数,而实际的工业过程往往是呈非线性或慢时变性。针对动态非线性大工业过程,提出了得到其可分稳态模型强一致性估计的分散辨识方法;利用多项式对非线性函数的无限逼近的性质和优化过程中设定点的阶跃信号作输入激励信号,获得了动态非线性大工业过程的可分稳态模型和可辨识的条件。
- 非线性大工业过程 /
- 稳态模型 /
- 强一致性 /
- 子过程
Abstract: The steady-state optimization problem is optimizing objective functions based on mathematical model under constrained conditions, in fact the large-scale industrial processes are often nonlinear and slowly time varying. In allusion to dynamic nonlinear large-scale industrial processes, to bring up gained the method of decentralized identification for the strong consistency estimates of the divisible steady-state models, it is used that property of polynomial can infinitely approach to the nonlinear function and in optimization processes use step signals as input signals, the divisible steady-state models of dynamic nonlinear large-scale industrial processes, and the cognizable conditions are obtained.
- nonlinear large-scale industrial processes /
- steady-state model /
- strong consistency /
- sub processes

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非线性大工业过程稳态模型的强一致性分析

1. 西南交通大学计算机与通信工程学院成都 610031;

2. 西南科技大学网络学院四川绵阳 621002

基金项目:

国家自然科学基金资助项目(69674003)

作者简介:
刘知贵(1966-),男,博士生,副教授,主要从事自动控制理论、计算机技术及应用方面的研究.

收稿日期: 2004-03-16
刊出日期: 2004-06-15

中图分类号: TP11

关键词:

摘要: 稳态优化问题就是依据过程的数学模型,在约束条件下,优化其目标函数,而实际的工业过程往往是呈非线性或慢时变性。针对动态非线性大工业过程,提出了得到其可分稳态模型强一致性估计的分散辨识方法;利用多项式对非线性函数的无限逼近的性质和优化过程中设定点的阶跃信号作输入激励信号,获得了动态非线性大工业过程的可分稳态模型和可辨识的条件。

English Abstract

刘知贵, 蒲洁, 黄正良. 非线性大工业过程稳态模型的强一致性分析[J]. 电子科技大学学报, 2004, 33(3): 273-277.

引用本文:

刘知贵, 蒲洁, 黄正良. 非线性大工业过程稳态模型的强一致性分析[J]. 电子科技大学学报, 2004, 33(3): 273-277.

Liu Zhigui, Pu Jie, Huang Zhengliang. Strong Consistency Analysis of Steady-State Models for Nonlinear Large-Scale Industrial Processes[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2004, 33(3): 273-277.

Citation:

Liu Zhigui, Pu Jie, Huang Zhengliang. Strong Consistency Analysis of Steady-State Models for Nonlinear Large-Scale Industrial Processes[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2004, 33(3): 273-277.

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