面向过程经济性能优化的最优性条件在线预测与实现

作     者：沈俊鹏 黄静雯 李宏光 刘操 SHEN Junpeng;HUANG Jingwen;LI Hongguang;LIU Cao

作者机构：北京化工大学北京100029 

基　　金：中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(YS1404) 国家质检总局科技计划资助项目(2015IK048) 

出 版 物：《信息与控制》 (Information and Control)

年 卷 期：2015年第44卷第4期

页      码：449-454页

摘      要：选择包含系统的约束条件和梯度信息的最优性条件(necessary conditions of optimality,NCO)作为控制系统的实现目标,可以从结构设计角度有效地提高生产过程的经济性能.针对NCO在线不易直接测量、离线估计不及时和不准确等问题,提出了一类基于高斯过程的NCO建模、预测及控制方法.通过生产过程实时数据在线动态更新高斯过程模型,实时准确预测NCO的值,以决策下一时刻的最优控制率,实现生产过程对经济性能最优值的跟踪.对一个化工过程实例进行了仿真,结果验证了该方法的有效性.

主 题 词：高斯过程 经济性能 在线预测 优化控制 

学科分类：0820[工学-航空航天类] 0810[工学-土木类] 1205[管理学-图书情报与档案管理类] 08[工学] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 080201[080201] 

核心收录：

D　O　I：10.13976/j.cnki.xk.2015.0449

馆 藏 号：203327019...