数据驱动建模、控制与监测
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库存3件
作者周平, 王宏, 柴天佑著
出版社科学出版社
ISBN9787030697066
出版时间2022-11
装帧精装
开本其他
定价188元
货号3848830
上书时间2024-06-27
商品详情
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前言
目录
高炉自动化是国际公认的挑战性难题。本书从数据驱动角度系统性总结和阐述了作者近10年在高炉自动化方面的系列研究工作, 主要包括数据驱动建模、控制与监测三部分内容。数据驱动建模部分主要针对难建模高炉炼铁过程数据质量不理想和非线性动态时变等问题, 重点介绍了鲁棒随机权神经网络、鲁棒支持向量回归机以及递推子空间辨识等建模方法; 数据驱动控制部分主要介绍面向高炉铁水质量高性能控制的数据驱动预测控制、即时学习自适应预测控制以及无模型自适应 (预测) 控制等方法, 前两类方法为间接数据驱动控制方法, 而后者为直接数据驱动控制方法; 本书第三部分主要阐述面向高炉优质、低耗与稳定运行的数据驱动监测方法, 包括PCA-ICA集成方法、KPLS鲁棒重构误差方法、自适应阈值KPLS方法以及改进贡献率KPLS方法。
内容摘要
高炉自动化是国际公认的挑战性难题。本书从数据驱动角度系统性总结和阐述了作者近10年在高炉自动化方面的系列研究工作，主要包括数据驱动建模、控制与监测三部分内容。数据驱动建模部分主要针对难建模高炉炼铁过程数据质量不理想和非线性动态时变等问题，重点介绍了鲁棒随机权神经网络、鲁棒支持向量回归机以及递推子空间辨识等建模方法；数据驱动控制部分主要介绍面向高炉铁水质量高性能控制的数据驱动预测控制、即时学习自适应预测控制以及无模型自适应(预测)控制等方法，前两类方法为间接数据驱动控制方法，而后者为直接数据驱动控制方法；本书第三部分主要阐述面向高炉优质、低耗与稳定运行的数据驱动监测方法，包括PCA-ICA集成方法、KPLS鲁棒重构误差方法、自适应阈值KPLS方法以及改进贡献率KPLS方法。
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