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1、中國(guó)石油大學(xué)（華東）碩士學(xué)位論文Wiener模型建模方法及其在預(yù)測(cè)控制中的應(yīng)用研究姓名：段超霞申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：控制科學(xué)與工程指導(dǎo)教師：田學(xué)民201205ModelingmethodsforWienermodelanditsapplicationinModelPredictiveControlDuanChaoxia(ControlScienceandEngineer)DirectedbyProfessorTianXueminAbs
2、tractAmajorityofprocessesinindustrialprocessaretypicallycomplicatednonlinearprocessTheaccuracyofthemodelsestablishedfortheseprocessesareextremelyimportantforanalysisandcontrolofthosesystemsInthispapertheneuralnetworkmode
3、lingmethodisintroducedformodelingofWienermodel，andtheRTOandMPCalgorithmisrealizedbased0nWienermodelThemainresearchworksareasfoliows：AbriefintroductionforWienermodelandRealTimeOptimizationintegratedwithModelPredictiveCont
4、rolispresentedAnoverviewoftheexistingreal—timeoptimizationandpredictivecontrolalgorithmisgivenAndthecurrentmodelingmethodsforWienermodelhavebeenshownThenthecurrentproblemsneededtObesolvedarepresentedAdetaileddescriptiono
5、fWienermodelmodelingmethodusinganExtendedKaimanFiltertotrainneuralnetworkisgivenAWienermodelmodelingmethodisproposedutilizingaOrthogonalLeastSquare(OLS)basedFourierNeuralNetwork(FoNN)InordertOsolvetheproblemofbasefrequen
6、cyselectionandneuralhiddennodesdeterminationofFoNN，theOLSmethodisproposedtOdeterminethestructureofFoNNThesimulationstudyofpolymerizationreactorshowsthattheproposedmethodiseffectiveARealTimeOptimization(RTO)cooperatingwit
7、hMPCmethodisproposedbasedontheinversetransformationofWienermodelClassicalmultilayercontrolsystemsuffersfromthenecessityofrepeatingtwocomplexnonlinearoptimizationsateachsamplinginstant，whichinvolvesseriouscomputationaldem
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