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《浙江大学》 2001年 博士论文
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复杂工业系统基于小波网络与鲁棒估计建模方法研究

吕立华  
【摘要】: 系统建模一向被视为控制与优化中必不可少的环节,实际工程中也一直奉 行“建模先行”的原则。随着科学技术的飞速发展及生产规模的不断扩大, 许多系统变得越来越复杂,尤其是世界范围内日益加剧的产业竞争以及人类 认识、改造和协调自然活动的深入,使系统建模遇到了前所未有的挑战,任 务艰巨,急待解决。 在这种情况下,单单靠传统控制理论的方法与技术远远不能满足当今复 杂工业过程提出的要求,必须从数学、计算机科学、信号处理技术等相关学 科汲取最新成果,开发出具有新构思的理论、技术和方法。 本文的工作旨在根据复杂工业过程的特点,基于小波网络和鲁棒估计理 论,并结合工程实际,针对复杂系统建模问题展开研究与讨论,具体内容包 括以下几个方面: 【1】系统地阐述了对复杂工业过程的认识,介绍了鲁棒估计理论的基本内 容,分析了小波尤其是小波网络在工业过程建模与控制中的应用情况, 指明了本文研究的内容和意义。 【2】分析了小波变换消除白噪声干扰的基本原理和方法,然后结合鲁棒统 计学的知识,提出一种可以抵抗服从污染分布干扰的小波变换,讨论 了小波系数的选取方法,分析了在线实时应用遇到的问题。这一研究 极有可能形成一种实用的信息净化技术。 【3】考虑到一般的滤波与辨识方法在非高斯假设下,不具有最优性这一情 况,研究了基于M估计的回归问题,然后在此基础上研究了鲁棒自适 应FIR滤波器和基于M估计的鲁棒卡尔曼滤波器,最后给出了一种用 于辨识非线性系统的结合小波的鲁棒自适应M估计方法,这种方法在 极大似然意义下是最优的。 【4】对各种小波网络进行了总结和概括,给出了一种通用的多尺度学习范 式;提出了一种结合遗传算法的小波网络分层结构设计方法,这种方 法先用修正的GS方法结合AIC构造小波网络,目的是获得经济的网络 u 浙江大学博士学位论文 —— 结构和初始参数,再采用结合 GA的分层优化算法优化小波网络的两个 内部参数一平移和伸缩参数,目的是在不增加小波元的情况下获得更 高的精度。这一部分的内容对于各种小波网络的设计具有普遍的指导 意义。 【6】基于小波多分辨分析理论并结合面向控制的辨识思想,提出一种多率 采样系统分频段加权辨识方法。首先研究了基于小波的采样信息的。 致性重构问题,提出了基于小波网络的数据重构方法;然后给出一种 新颖的分频段加权辨识方法,实现对感兴趣频段的精确建模。这是一 种值得关注的系统建模方法,它为系统辨识和控制设计提供了一条新 的思路。 【0】基于小波网络和遗传算法,提出-种用于*V系统建模的二次回归方 法。首先,利用小波网络构造参数子模型,并采用LS方法直接估计第 H代参数。然后利用遗传算法和AIC确定参数子模型的结构,以获得 最终用于表示uv系统的二次回归方程,实现时变系统的多尺度经济 建模。 【7】提出了两种新颖的小波网络,分别用于非线性静态和非线性动态系统 辨识。首先,分析了传统小波网络的不足,同时考虑到实际中,学习 样本可能被非高斯白噪声干扰的情况,提出用于辨识非线性静态系统 的鲁棒正交小波网络,并进行了辨识精度和收敛性分析;然后,提出 一种利于在线应用的可变正交小波网络,定义了结构可变策略和可变 操作,分析了误差的变化,给出了一种高效的参数调整策略。 【8】指出了工业软测量技术需要解决的关键问题,提出了多小波网络的概 念,给出了网络的结构和相应的构造方法;它弥补了多重神经网络的 不足:最后,提出了一种基于多小波网络的有约束的球磨机负荷软测 量方法。 ig】针对复杂工业过程中出现的混杂特性,提出了*种结合小波网络的 Multi吧gent集成框架,设计了用于该框架的单个 Agent的基本模型, 分析了异构 Agent之间的关系,给出一种 Agent变迁策略,最后基于这 种集成技术,设计了钢球磨煤机智能控制系统。 最后,在总结全文的基础上,提出了研究过程中得出的若下思考,井对 未来的研究课题进行了展望。


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