导读:本文包含了目标与过程控制论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:目标,污水处理,过程控制,存量,算法,模型,飞地。
目标与过程控制论文文献综述
李海英[1]（2019）在《坚持问题导向 强化过程控制 全力以赴完成全年目标任务》一文中研究指出本报讯（沈阳日报、沈报融媒记者李海英）11月21日，市长姜有为主持召开重点工作调度会议，就今年重点工作逐一进行调度，深度剖析存在的问题，部署下步工作。他强调，相关地区和部门要坚持问题导向、突出问题导向，强化过程控制，进一步绷紧工作体系，咬定目标不放松，全(本文来源于《沈阳日报》期刊2019-11-22）
李永明,史旭东,熊伟丽[2]（2019）在《基于工况识别的污水处理过程多目标优化控制》一文中研究指出针对污水处理过程中能耗大和罚款高等问题,设计了一种基于工况识别的污水处理智能优化控制系统。为保证工况识别的准确性和实时性,利用自适应遗传算法从多种入水参数中选取参考变量,然后基于建立的历史知识库,对入水实时工况进行识别。针对能耗和罚款的多目标优化问题,基于历史知识的引导,通过智能决策的方法从pareto解集中选出最优偏好解,并对知识库进行更新。利用国际基准仿真平台BSM1进行验证,结果表明所提方法有效利用了历史工况的最优解信息,提高了算法的收敛性,降低了计算成本,同时可将能耗和罚款控制在较低的范围。(本文来源于《化工学报》期刊2019年11期）
董洁,李擎,彭开香,崔家瑞,鲁亿方[3]（2019）在《工程教育专业认证中课程目标达成评价方法研究——以北京科技大学自动化专业“过程控制”课程为例》一文中研究指出工程教育专业认证是国际通行的工程教育质量保障制度,也是实现工程教育国际互认和工程师资格国际互认的重要基础。基于产出的教育理念(OBE)是工程教育专业认证的核心,课程是本科教育的核心环节,课程质量的高低将直接影响人才培养质量。文章提出了一种基于OBE理念的课程目标达成评价方法并用于理论课教学,将定量评价与定性评价(学生评学)相结合,从而促进课程教学的持续改进,为工程教育专业认证中毕业要求达成评价提供依据。(本文来源于《高等理科教育》期刊2019年04期）
何德峰,张永达,徐山,李廉明[4]（2019）在《生物质循环流化床锅炉燃烧过程多目标经济预测控制》一文中研究指出针对生物质循环流化床锅炉(CFBB)燃烧过程的多变量耦合、约束、非线性等复杂特性及多目标经济优化控制要求,提出一种生物质循环流化床锅炉燃烧过程的多目标经济模型预测控制策略。燃烧过程中将维持锅炉预期工况运行作为最重要控制目标,将燃烧经济性能作为次重要控制目标。通过引入字典序多目标优化和滚动时域控制原理,实现两个不同优先级燃烧控制目标的多目标经济模型预测控制器设计。最后通过仿真验证本文提出方法的有效性。(本文来源于《高技术通讯》期刊2019年07期）
李丽娟[5]（2019）在《基于改进多目标布谷鸟算法的污水处理过程优化控制研究》一文中研究指出水资源的缺乏以及各地层出不穷的水污染事件,使得人们将污水处理放到重要位置。建立污水处理厂对污水进行处理来净化水和保护环境是一种有效的方式,污水处理过程具有高非线性、大时变、大滞后和强耦合等特点,使得其控制难度较大,而传统的控制方法应用于污水处理时存在出水水质差、能量消耗大和运行成本高等问题。因此,研究新型有效的污水处理过程优化控制策略,是缓解生态环境恶化,实现节能降耗与可持续发展的重要举措。本文针对污水处理过程中存在的问题,以活性污泥法污水处理基准仿真模型BSM1为仿真对象,结合污水处理过程的特点和神经网络特性,提出了基于改进多目标布谷鸟算法的污水处理优化控制方法,实现污水处理过程的优化控制。论文的主要研究内容如下:1.在MATLAB平台上建立BSM1模型,然后以BSM1模型为仿真对象,使用COST提供的入水数据文件模拟仿真不同天气工况下的污染物浓度和入水流量的动态变化,为后续的污水生化处理系统控制方案的研究奠定基础。2.针对如何确定污水处理过程中溶解氧和硝态氮控制器设定值的问题,提出基于改进多目标布谷鸟算法的污水处理优化控制方法。首先,通过分析污水处理过程,建立基于神经网络的污水处理模型;其次,考虑到污水处理过程大时变和强耦合的特征,通过Pareto分布和动态步长改善多目标布谷鸟算法的收敛性后用于优化目标函数,获得溶解氧和硝态氮浓度的优化设定值;最后,利用PID控制器对关键变量的优化设定值进行跟踪控制,实现污水处理过程多目标优化控制。基于BSM1的仿真结果表明,与其它几种方法相比,所提方法在保证出水水质参数达标的前提下,更好地降低污水处理过程的能耗。3.污水处理过程优化控制研究的关键主要体现在控制变量与目标函数之间的建模、目标函数之间的解耦及底层回路的跟踪控制,单纯对某一部分进行研究并不能够达到最大化的节能降耗和保护环境。基于此,提出一种基于混合多目标布谷鸟算法的污水处理智能优化控制方法。首先,由于污水处理过程具有非线性和强耦合的特点,建立模糊神经网络的污水处理模型;其次,鉴于污水处理的耦合和动态特性,基于动态步长和发现概率及结合快速非支配排序遗传算法的寻优能力来改进算法的多样性和收敛性,得到混合的多目标布谷鸟算法用于寻优出控制器的动态最优设定值;最后,使用模糊控制器用于污水处理底层回路的跟踪控制。基于BSM1的仿真结果表明,所提出的方法可以有效地应用在污水处理过程中,实现节能降耗和保护环境的目的。(本文来源于《兰州理工大学》期刊2019-06-02）
殷春武,刘素兵[6]（2019）在《非合作目标捕获过程中姿态反演滑模控制》一文中研究指出针对航天器在轨捕获非合作目标过程中姿态快速稳定要求,结合反演和滑模控制的优势,设计了一种鲁棒姿态控制器。分析了抓捕航天器的转动惯量变化特性。基于反演法,先设计了基于姿态跟踪误差的状态反馈器作为虚拟角速度,以保证航天器姿态角快速稳定;设计了使角速度跟踪虚拟角速度的滑模控制器,以提高系统对转动惯量扰动和外部干扰的鲁棒性。最后理论证明该控制器能使闭环系统渐近稳定。针对每个采样点随机产生有界摄动的强不确定性仿真环境,仿真验证了该控制器的快速稳定性和强鲁棒性。(本文来源于《控制工程》期刊2019年02期）
李春芾,席军强,顾宏弢,陈慧岩[7]（2018）在《基于双重目标的液力变矩器闭锁过程控制策略研究》一文中研究指出为兼顾液力变矩器闭锁过程冲击度和滑摩功的要求,建立了闭锁过程整车动力学模型,并推导了闭锁过程冲击度、滑摩时间和滑摩功等公式。接着以某重型车辆为例,通过仿真得到了发动机转速按等斜率下降时的闭锁过程冲击度曲线。结果表明,冲击度远小于标准限值。通过计算分析得出发动机转速按等斜率下降闭锁过程中闭锁离合器压力系数的合理取值范围在1. 05～1. 2之间,滑摩时间控制在1s左右。根据仿真结果,提出了基于发动机转速目标轨迹的闭锁过程控制策略,并通过实车试验验证了其可行性。本研究为兼顾冲击度和滑摩功要求的离合器接合控制提供了一种有效的策略。(本文来源于《汽车工程》期刊2018年10期）
刘展,许恩乐,曹兴,贾文广,段振亚[8]（2018）在《工程教育认证下过程装备与控制工程专业培养目标制订》一文中研究指出工程教育专业认证为高等工程教育的改革以及高校专业建设提供了良好的机遇。本专业深入分析中国工程教育认证协会制定的《工程教育认证标准》,在2017年顺利通过高等工程教育专业认证,以青岛科技大学为例,介绍了过程装备与控制工程专业的人才需求情况,对本专业培养目标的制定进行了研究与探讨。(本文来源于《教育现代化》期刊2018年27期）
熊婷,梅毅[9]（2018）在《软件运行过程缺陷风险多目标控制仿真》一文中研究指出对软件运行过程的缺陷风险进行多目标控制,能够有效提高软件运行的稳定性。对软件缺陷风险多目标的多目标控制,需要软件运行数据预测差值矩阵,对量化压缩编程过程进行编码,完成软件缺陷风险的多目标控制。传统方法先获取软件运行过程数据的敏感程度,进而划分敏感等级数据块,但忽略了将软件的不同信息权限相匹配,导致软件风险因素多目标控制精度偏低。提出基于属性排查的软件运行过程缺陷风险多目标控制方法。方法首先对软件进行分块处理,计算软件运行数据预测差值矩阵,对量化压缩编程过程进行编码,进一步去除数据冗余。生成不同权限输入软件运行过程的私钥,利用属性多目标控制方法依据不同软件运行过程的权限和访问该软件相应的属性集,将隐私信息的权限与软件属性权限相匹配。实验结果表明,所提方法可同步更新密钥,对软件运行过程的风险多目标控制精度较高。(本文来源于《计算机仿真》期刊2018年06期）
侯莹[10]（2018）在《城市污水处理过程多目标优化控制方法及应用研究》一文中研究指出城市污水处理能够将污水再生回用,实现淡水资源可持续利用和良性循环,最大限度地保护水环境,是现代城市经济发展和水资源保护不可或缺的组成部分,已成为我国水资源综合利用的战略性举措。随着国家对污水排放标准逐年提高,我国城市污水处理厂的运行状况不容乐观,其主要问题是运行成本高和出水水质超标。因此,研究城市污水处理过程优化控制理论与技术,确保污水处理厂安全高效运行,已成为当前城市污水处理行业亟待解决的问题。论文以活性污泥法污水处理过程为研究对象,充分考虑污水处理过程进水流量、污水组分、环境因素等条件,深入分析污水处理过程的非线性、大时滞、强耦合等特点,提出了基于进化过程信息的自适应多目标差分进化算法,设计了基于自适应多目标差分进化算法的污水处理智能优化控制方法,搭建了适合我国城市污水处理特点的仿真平台和中试实验平台,实现了污水处理过程溶解氧和硝态氮的多目标优化控制,保证出水水质达标的同时减少能源消耗。论文主要研究工作和创新点如下:(1)基于进化过程信息的自适应多目标差分进化算法多目标差分进化算法具有机理简单、参数少和鲁棒性强等特点,被广泛应用于解决多目标优化问题。然而,在算法进行过程中,参数的取值趋势是变化的,采用固定参数值难以满足算法在不同阶段的进化需求。文中提出了一种基于进化过程信息的自适应多目标差分进化算法(AMODE-IEP)。算法提取能够描述种群进化状态的过程信息,根据进化过程信息对多目标差分进化算法的变异率、交叉率和种群规模进行动态调整,均衡算法的局部搜索能力和全局探索能力,推动算法快速寻找到全局最优解,并给出了AMODE-IEP算法的收敛性证明。实验结果表明,与其他多目标优化算法相比,使用AMODE-IEP算法求解多目标优化问题,得到的最优解具有更好的多样性和均匀性。(2)基于AMODE-IEP算法的污水处理过程优化控制方法城市污水处理过程优化控制是多目标优化控制问题,要求污水处理过程必须满足众多约束条件,实现出水水质达标,保证运行工况正常且运行成本最小。文中提出了一种基于AMODE-IEP算法的污水处理过程优化控制方法,选取出水水质和能源消耗为优化目标,以适应外界环境变化和满足出水水质要求为约束,利用AMODE-IEP算法计算出溶解氧和硝态氮浓度的优化设定值,以氧传递系数和内回流量作为操作量,使用比例积分控制器对设定值进行跟踪控制。实验结果显示,提出的优化控制方法能够保证出水水质达标,系统能源消耗降低。(3)基于特征建模的污水处理智能多目标优化控制方法城市污水处理过程是一个包含众多参数的非线性系统,其机理模型结构复杂,无法直接用于过程控制的研究。文中提出了一种基于特征建模的污水处理智能多目标优化控制方法,建立基于核函数的污水处理特征模型,利用AMODE-IEP算法计算出溶解氧和硝态氮浓度的优化设定值,设计了基于模糊神经网络的自适应控制器,实现了溶解氧和硝态氮浓度设定值的跟踪控制。实验结果显示,基于特征建模的污水处理智能多目标优化控制方法具有更好的自适应能力,优化控制效果明显。(4)污水处理智能多目标优化控制系统设计及中试应用验证将污水处理过程智能多目标优化控制技术封装成完整的智能多目标优化控制系统,是将优化控制技术推广到实际应用的必要步骤。文中设计出一种污水处理智能多目标优化控制系统,实现污水处理过程数据的采集、传输、存储、预处理、整合、和应用,并设计后台运行软件,实现数据的监测与展示。将污水处理智能多目标优化控制系统应用于中试实验平台,运行效果显示,在进水量平稳和进水量变化的条件下,设计的控制系统均能够提高污水处理效率,节约能源消耗。智能多目标优化控制系统在中试实验平台上的成功应用,为科研成果推向实际应用奠定了基础。(本文来源于《北京工业大学》期刊2018-06-01）
目标与过程控制论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对污水处理过程中能耗大和罚款高等问题,设计了一种基于工况识别的污水处理智能优化控制系统。为保证工况识别的准确性和实时性,利用自适应遗传算法从多种入水参数中选取参考变量,然后基于建立的历史知识库,对入水实时工况进行识别。针对能耗和罚款的多目标优化问题,基于历史知识的引导,通过智能决策的方法从pareto解集中选出最优偏好解,并对知识库进行更新。利用国际基准仿真平台BSM1进行验证,结果表明所提方法有效利用了历史工况的最优解信息,提高了算法的收敛性,降低了计算成本,同时可将能耗和罚款控制在较低的范围。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
目标与过程控制论文参考文献
[1].李海英.坚持问题导向强化过程控制全力以赴完成全年目标任务[N].沈阳日报.2019
[2].李永明,史旭东,熊伟丽.基于工况识别的污水处理过程多目标优化控制[J].化工学报.2019
[3].董洁,李擎,彭开香,崔家瑞,鲁亿方.工程教育专业认证中课程目标达成评价方法研究——以北京科技大学自动化专业“过程控制”课程为例[J].高等理科教育.2019
[4].何德峰,张永达,徐山,李廉明.生物质循环流化床锅炉燃烧过程多目标经济预测控制[J].高技术通讯.2019
[5].李丽娟.基于改进多目标布谷鸟算法的污水处理过程优化控制研究[D].兰州理工大学.2019
[6].殷春武,刘素兵.非合作目标捕获过程中姿态反演滑模控制[J].控制工程.2019
[7].李春芾,席军强,顾宏弢,陈慧岩.基于双重目标的液力变矩器闭锁过程控制策略研究[J].汽车工程.2018
[8].刘展,许恩乐,曹兴,贾文广,段振亚.工程教育认证下过程装备与控制工程专业培养目标制订[J].教育现代化.2018
[9].熊婷,梅毅.软件运行过程缺陷风险多目标控制仿真[J].计算机仿真.2018
[10].侯莹.城市污水处理过程多目标优化控制方法及应用研究[D].北京工业大学.2018
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