声明
摘要
第1章 绪论
1.1 间歇过程概述及研究意义
1.2 国内外针对间歇过程的优化和控制方面的研究
1.3 全文内容安排
第2章 迭代学习控制方法简介
2.1 迭代学习控制算法
2.1.1 迭代学习控制的提出
2.1.2 迭代学习控制的研究现状
2.1.3 迭代学习控制的基本原理
2.1.4 迭代学习控制的改进学习律
2.2 小结
第3章 带修正项的间歇过程迭代优化控制
3.1 偏最小二乘(PIS)算法
3.1.1 PLS算法基本原理
3.1.2 多向偏最小二乘(MPLS)算法
3.2 带修正项的间歇过程迭代优化算法
3.2.1 带修正项的迭代优化算法的基本原理
3.2.2 梯度的估计
3.3 基于MPLS模型的酒精发酵过程迭代优化控制
3.3.1 酒精补料分批发酵间歇过程的机理模型
3.3.2 酒精分批发酵过程补料初值的选择
3.3.3 基于迭代学习控制原理的酒精补料分批发酵过程仿真
3.3.4 基于带修正项的迭代优化算法的酒精补料分批发酵过程仿真
3.4 s小结
第4章 基于模型误差预估的带修正项的间歇过程迭代优化控制
4.1 模型误差预估的方法
4.1.1 用高斯混合模型(GMM)描述模型误差的特征
4.1.2 基于GMM的模型误差估计
4.2 酒精分批发酵迭代优化控制仿真研究
4.3 小结
第5章 结论与展望
参考文献
致谢
东北大学;