导读:本文包含了过程辨识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:危险源,过程,公式,模型,危险,因素,参数。
过程辨识论文文献综述
任振华,邵恩泽,雎刚[1]（2019）在《一种改进的动态过程神经网络模型辨识方法》一文中研究指出提出了一种改进的动态过程神经网络模型辨识方法,该方法在传统的模型输出与样本输出误差平方和性能指标基础上,添加了相邻采样周期模型输出变化量与样本输出变化量之差的平方和项,作为模型辨识性能指标的一部分,并给出了相应的模型辨识算法。以单元机组过热汽温为对象使用改进的方法进行神经网络模型辨识研究,仿真结果表明与传统神经网络模型辨识方法相比,在相同的辨识精度条件下,该方法可提高所建模型的数据拟合能力和泛化能力,有效提高模型的质量。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2019年12期）
刘兵,程永恒,王亮,蔡大鹏[2]（2019）在《防爆起重机检验过程中爆炸危险因素辨识与控制》一文中研究指出文章基于"爆炸叁要素"理论,阐述了防爆起重机检验过程中可能出现的危险因素,并从点燃源、氧气及可燃物质叁个方面分别论述了控制措施及实现难度。通过分析得出,控制可燃物质(气体或粉尘)出现的最高浓度不超过爆炸下限的10%,成为防止防爆起重机检验过程中可燃物质爆炸的最佳选择。(本文来源于《起重运输机械》期刊2019年14期）
徐文文,毕雪芹,陈超波[3]（2019）在《基于Volterra级数对火工品起爆过程的辨识》一文中研究指出为解决火工品起爆过程中线性函数不能解决元件参数变化、不确定性和非线性强的问题,将Volterra级数模型与基因表达式编程(gene expression programing,GEP)相结合,设计一种新的火工品起爆过程辨识算法。利用Volterra级数能准确反应非线性系统的特征来描述火工品起爆过程,GEP算法则克服传统辨识方法的不足,辨识出正确的模型。仿真结果表明,该方法能精确、快速地辨识出火工品起爆过程。(本文来源于《兵工自动化》期刊2019年08期）
赵亮,卢绍文,张亚军,柴天佑,赵楷文[4]（2019）在《基于平滑交替辨识的氧化铝蒸发过程碱液浓度在线预报方法》一文中研究指出氧化铝蒸发过程的关键指标是产品碱液浓度。然而蒸发过程存在大滞后,碱液浓度的检测值难以使用于设定值的优化。针对以上问题,本文介绍一种氧化铝蒸发过程在线预报方法。考虑到蒸发过程闭环控制系统的波动以及边界条件的变化,本文采用交替辨识算法实现碱液浓度的在线终端预报。本文的主要贡献是引入正则化因子,从而抑制交替辨识参数的方差,提高预测的稳定性,并给出了正则化因子的取值策略。通过仿真实验以及工业数据的实验说明本方法能够在较高精度的基础上有效的降低模型参数的方差,满足实际工业生产在线优化控制的要求。(本文来源于《第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）摘要集》期刊2019-07-31）
金永泽[5]（2019）在《高速列车制动过程建模与参数辨识方法》一文中研究指出列车运行速度的不断提高,运行环境的复杂多变,导致列车系统动态作用环境明显恶化,给高速列车的安全、稳定运行带来巨大隐患。作为保障高速列车安全运行的重要组成部分,列车制动系统的制动性能受到了极大地关注。准确的动力学建模是高速列车精准制动的基础,通过对高速列车制动模型性能参数的实时精准估计,可以掌握列车实时性能,大幅度优化列车区间调度效率,降低列车测量成本,提高列车检修效率。但是,现有文献主要是针对列车自身动力学模型进行研究,并未考虑环境因素的影响,且针对高速列车这样的非线性非高斯系统,尚未有完善的辨识理论可以对其制动参数进行有效的实时辨识。针对这些问题,本文一方面对列车制动机理进行分析,研究并建立了基于环境的列车制动模型,并分别针对非高斯噪声干扰下的制动模型和含有隐变量的制动模型进行了辨识研究,从模型角度提出了相应的制动模型辨识方法;另一方面对列车监测数据进行分析,建立深度神经网络,从数据角度进行了制动参数的辨识研究。本文的主要工作和研究成果如下:1、对列车制动机理进行分析,建立了列车制动单质点与多质点模型。考虑到列车在实际运行过程中,运行状态会受到运行环境的影响,分析了列车运行在干燥轨道与潮湿轨道上的不同运动特性,提出了不同运行环境下的列车单质点制动建模方法。2、针对高速列车非线性模型在非高斯噪声干扰下的系统辨识和参数估计问题,提出并实现了基于高斯和方法的拓展卡尔曼滤波,将列车受到的非高斯噪声用高斯和表示,采用多个EKF作为子滤波器,利用并行计算的方式,得到了状态和参数的滤波估计。3、针对列车制动模型中难以观测的隐变量参数,设计了数据记录计数的滑动窗口,以窗口内的数据为研究对象,构造并最大化列车条件数学期望,提出了基于最大期望的制动参数在线辨识方法。4、以列车海量监测数据为研究对象,提出基于BP网络的时变制动参数辨识方法,考虑到列车速度和制动盘摩擦系数的时间序列数据特性,提出基于LSTM网络的时变制动参数辨识方法,实现利用列车制动速度的历史数据来预测未来的制动盘摩擦系数变化。(本文来源于《西安理工大学》期刊2019-06-30）
吕东雪[6]（2019）在《一类微生物流加发酵过程的参数辨识》一文中研究指出近年来,各国学者都对甘油流加发酵生产1,3-丙二醇这一复杂的生物过程十分重视,并且进行一系列的研究,也取得了一定的研究成果。随着时代的发展,科研水平的提高,对模型中相应参数的精度要求越来越高,这也就需要我们根据模型的特点选择更好的方法辨识其中的参数,使得模型计算值更加接近实验数据。本文主要的安排和成果如下:1.针对一类微生物流加发酵过程的参数辨识问题,构建了参数辨识动态优化模型。为了有效求解该动态优化模型,首先分别基于修正配置公式与龙格库塔公式将动态优化模型中的微分方程化为代数方程,从而将原动态优化问题转化为一般非线性规划问题,然后应用非线性规划中的有效集算法求解转化后的非线性规划问题。与文献中已有的辨识结果相比,本文方法得到了更小的误差。2.本文提出了一种两阶段方法求解上述微生物流加发酵过程的参数辨识问题。首先在第一阶段应用修正配置公式将模型中的微分方程化为代数方程,再将转化后的代数方程表示为相对简单的形式,从而将原参数辨识动态优化问题转化为一般非线性规划问题并对其进行求解;然后在第二阶段求解一个非线性方程组,从而得到原参数辨识问题的最优参数。计算结果表明,本文提出的两阶段法能够更好地辨识出模型的参数。(本文来源于《渤海大学》期刊2019-06-01）
马亮[7]（2019）在《复杂工业过程质量相关故障的根源诊断与传播路径辨识》一文中研究指出本文源于现代工业企业对“质量、效率和效益”提升的实际需求,充分考虑复杂工业过程流程长、工况复杂多变、动态、非线性及质量相关故障定位难、传播路径复杂、易演变演化等问题,在传统的多元统计、概率分析、机器学习、信息融合、信息论、图论、模式识别等理论方法的基础上,针对现代工业生产过程中质量相关故障根源诊断与传播路径辨识领域所面临的关键科学问题,从复杂工业过程的动态与非线性、层次化监测以及多故障诊断等不同角度深入研究了故障根源诊断与传播路径辨识方法,为有效减少或避免质量相关故障发生、保证产品质量、提高企业经济效益提供了理论支撑与技术保证。取得了如下创新性研究成果:1)针对复杂工业过程建模复杂、质量相关故障分布范围广、定位难、因果拓扑图构建效率低等问题,提出了质量相关故障根源变量目标候选集筛选与因果关系分析相结合的故障根源诊断方案。在该方案下,面向复杂工业过程的动态特性,构建了互信息典型变量分析模型,实现了质量相关故障检测;然后,利用广义重构贡献图方法筛选了质量相关故障变量的目标候选集;最后,通过传递熵方法分析了质量相关故障变量间的因果关系,构建了因果拓扑图,实现了动态过程质量相关故障的根源诊断。面向复杂工业过程的多工况特性,构建了鲁棒高斯混合模型,实现了质量相关故障检测;然后,通过推导基于贝叶斯推理的鲁棒高斯混合贡献指标,筛选了质量相关故障变量的目标候选集;最后,通过传递熵方法初步构建因果拓扑图,并利用直接传递熵方法判断间接因果关系,获取了最优因果拓扑图,实现了多工况过程质量相关故障根源诊断。2)针对基于数据提取的因果拓扑图可能存在较多的冗余连接,而基于知识的方法可能存在大量不直观或重要信息缺失等问题,提出了知识和数据联合驱动的质量相关故障传播路径辨识策略。在该策略下,面向复杂工业过程的非线性与动态特性,构建了非线性动态潜变量模型,实现了质量相关故障检测;然后,利用相对重构贡献图方法筛选了质量相关故障变量的目标候选集;最后,将知识和数据相结合,通过构建分块贝叶斯网络,实现了非线性动态过程质量相关故障传播路径辨识。面向复杂工业过程的动态特性,在基于数据驱动间隙测度与贝叶斯推理的局部与全局质量相关故障检测结果的基础上,利用基于神经网络架构的格兰杰因果关系分析方法,实现了动态过程质量相关故障传播路径层次化辨识。3)针对全局的建模思想可能会忽略过程的很多细节信息以及质量相关多故障的未知、时变、多模态特性,提出了自顶向下的质量相关多故障层次化检测与根源诊断框架。在该框架下,面向复杂工业过程的动态特性,在基于相关性典型变量分析与贝叶斯推理的局部与全局质量相关多故障检测结果的基础上,利用张量子空间判别分析方法,实现了动态过程质量相关多故障根源诊断。面向复杂工业过程的非线性与动态特性,在基于自适应核典型变量分析与贝叶斯推理的局部与全局质量相关多故障检测结果的基础上,利用鲁棒稀疏指数判别分析方法,实现了非线性动态过程质量相关多故障根源诊断。上述研究成果是针对复杂工业过程质量相关故障的根源诊断与传播路径辨识两大科学问题进行的系统研究,并制定了相应的解决思路和技术方案。利用带钢热轧过程、田纳西-伊斯曼过程数据对这些方法进行了验证,并与传统方法进行对比分析,实验结果表明了算法的有效性和实用性。(本文来源于《北京科技大学》期刊2019-05-27）
魏书义[8]（2019）在《天然气处理和加工过程中的危险源辨识与管理探究》一文中研究指出文章简要阐述我国天然气处理和加工过程中危险源的定义、辩识及管理,并对其进行具体分析,希望对相关事业单位起到借鉴作用。(本文来源于《化工管理》期刊2019年14期）
刘忠波[9]（2019）在《水泥窑协同处置危险废物生产过程的危险有害因素辨识分析》一文中研究指出水泥窑协同处置城市生活垃圾、污泥和工业危险废弃物已被国际公认是最有效、最安全的废弃物处置技术。本文采用系统安全分析法,对水泥窑协同处置危险废物生产过程进行危险、有害因素辨识分析。该分析结果为企业安全技术和安全管理措施的制订与实施提供理论依据,是企业安全生产的根本保证。(本文来源于《水泥工程》期刊2019年02期）
谷雯[10]（2019）在《基于系统辨识的动态过程健康度监测与诊断》一文中研究指出工业系统和工程设备的健康监测和故障诊断技术在保证系统安全生产、正常运行过程中至关重要。目前,故障诊断领域的研究方法多数为数据驱动方法或基于机理模型的方法,为了克服上述方法在实际工业应用中难获得详细机理模型和大量有效稳态数据存在的困难,本文提出一种基于系统辨识的动态过程健康监测与诊断的方法。通过精准的实验设计对系统进行辨识实验,使用多变量系统辨识方法获取系统正常运行模型和实时模型。通过对无故障模型和实时模型的对比分析进而实现实时对动态系统健康的检测;如发生安全隐患,则可以进一步实现故障的定位和诊断。本方法旨在通过多次对系统的辨识并结合工业系统的背景知识,可以在系统发生故障和安全问题之前做到故障预警与安全监测,并围绕着利用系统辨识方法来对工业系统和工程设备进行故障诊断和健康监测这一问题进行了深入的研究。主要研究成果包含以下几个方面的内容:1.面向系统健康监测与诊断,要先对一般的系统辨识理论,提出面向故障诊断的系统辨识方法。首先在实验设计上,需要考虑到不同的实验对象和故障情况。在进一步研究影响故障发生的部分模型的传递函数时,可以加强对故障敏感频段的信号激励;当辨识模型的精度不够符合识别出某种故障的时候,要重新设计实验信号,进一步达到辨识精度的目标;在精度检验这一步上,提出一种“0.5精度法”的精度评价方法,即某种故障对系统参数造成的改变量要大于模型的估计精度的两倍,也就是对估计模型精度提出的最低要求。2.故障诊断方法是先定义一个故障,然后通过不同时间对被测系统进行系统辨识实验,将不同时刻获得的模型传递函数进行判别分析,通过其中的参数信息从而得到关于系统的健康状况的评价结论。针对上面提出方法,选择两个不同的仿真对象,进行基于系统辨识的故障检测与诊断。一个是单输入单输出(SISO)的双水箱串联模型,通过该模型的仿真验证了利用模型判别方法在故障检测上的正确性,另一个是多变量的常减压装置,通过此平台仿真完善补充了理论部分,并通过实例给出了之前提出的方法的正确性验证。3.基于一个真实的机器人柔性机械臂实验平台对方法进行进一步验证,选择机械臂关节部分的串联弹性执行器(SEA)系统进行模型辨识和工作状态分析。通过设计两种不同的发生在系统内部扭簧上的常见故障,即螺丝松动和扭簧中发生卡顿这两种情况,采用辨识模型对几种工况下的实验平台进行辨识实验,并对实验结果进行多组对比分析,结果验证了方法的正确性和有效性。(本文来源于《浙江大学》期刊2019-04-01）
过程辨识论文开题报告
（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：
文章基于"爆炸叁要素"理论,阐述了防爆起重机检验过程中可能出现的危险因素,并从点燃源、氧气及可燃物质叁个方面分别论述了控制措施及实现难度。通过分析得出,控制可燃物质(气体或粉尘)出现的最高浓度不超过爆炸下限的10%,成为防止防爆起重机检验过程中可燃物质爆炸的最佳选择。
（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。
过程辨识论文参考文献
[1].任振华,邵恩泽,雎刚.一种改进的动态过程神经网络模型辨识方法[J].工业控制计算机.2019
[2].刘兵,程永恒,王亮,蔡大鹏.防爆起重机检验过程中爆炸危险因素辨识与控制[J].起重运输机械.2019
[3].徐文文,毕雪芹,陈超波.基于Volterra级数对火工品起爆过程的辨识[J].兵工自动化.2019
[4].赵亮,卢绍文,张亚军,柴天佑,赵楷文.基于平滑交替辨识的氧化铝蒸发过程碱液浓度在线预报方法[C].第30届中国过程控制会议（CPCC2019）摘要集.2019
[5].金永泽.高速列车制动过程建模与参数辨识方法[D].西安理工大学.2019
[6].吕东雪.一类微生物流加发酵过程的参数辨识[D].渤海大学.2019
[7].马亮.复杂工业过程质量相关故障的根源诊断与传播路径辨识[D].北京科技大学.2019
[8].魏书义.天然气处理和加工过程中的危险源辨识与管理探究[J].化工管理.2019
[9].刘忠波.水泥窑协同处置危险废物生产过程的危险有害因素辨识分析[J].水泥工程.2019
[10].谷雯.基于系统辨识的动态过程健康度监测与诊断[D].浙江大学.2019
论文知识图
