先进控制技术在流程工业中的应用
　&>&&>&&>&&>&正文
&&& 就目前神经网络在控制系统中的应用来说，它在控制系统的建模、辨识和控制中都获得了广泛的应用。主要有 ：①系统辨识：通过多层前馈网络能够提供非线性被控对象的直接逆向模型。②充当各类控制器：如监督控制、直接逆模控制、模型参考控制、内模控制、预测控制、自适应控制、非模型控制等。 &&& 工业过程监控 &&& 就工业过程的性能监控领域而言，当前提出的方法可分为三大类：基于数学模型的方法、基于数据驱动的方法和基于知识的方法。基于模型的方法包括参数估计方法、观测器方法、对偶关系方法等。基于数据驱动的方法以采集的过程数据为基础，通过各种数据处理与分析方法挖掘隐含信息来指导工业生产。基于知识的方法是利用人工智能的方法构造某些系统功能以模仿和实现人类的思维和行为，完成整个检测和诊断过程。但从目前的理论水平和解决问题的角度来看，采用基于数据驱动的方法更适宜。在基于数据驱动的工业过程性能监控算法中，研究和应用最多的方法应属统计方法。单变量统计过程控制近十几年来又取得了新的进展，除早期的X控制图，还包括MA（Moving Average）控制图，CUSUM（Cumulative Sum）控制图和EWMA(Exponentially Weighted Moving Average)控制图。多变量统计过程控制(Multivariate Statistical Process Control, MSPC)最基本方法是主元分析和偏最小二乘法（Partial least square, PLS），但随着各种实际问题的出现，不少改进和扩展的统计方法又被提出，主要包括动态方面的改进、非线性方面的改进、自适应方法、多尺度的方法、层次和多块分析方法、间歇生产过程的监控方法、专家系统方法、动态趋势分析方法、神经网络方法等。目前，独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)作为一种新方法也得到了关注，ICA具有“去冗余”的特点，并能抑制高斯白色和有色噪声。工业生产过程运行性能和安全性的实时评估，已成为复杂大工业生产过程计算机控制的重要内容，也是工业企业实时管理与控制一体化的新技术。信息来源：佳工机电网
&&&&第3页&&http://www.autooo.net/autooo/yundongkongzhi/jishu//50784.html先进控制技术在过程工业中的发展应用_百度文库
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