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《浙江大学》 2001年
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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。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2001
【分类号】:TP183;TP15

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前4条
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2 耿道华;徐桂云;王恩元;;一种新的快速小波网络学习算法[J];煤矿机械;2006年09期
3 张晓光;张兴敢;吴行标;耿道华;;回归函数的小波支持向量机鲁棒估计法[J];南京大学学报(自然科学版);2006年05期
4 吕立华,宋执环,李平;用于过程软测量的多小波网络[J];仪器仪表学报;2002年05期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 衷路生;状态空间模型辨识方法研究[D];中南大学;2011年
2 李成;基于提升小波的数据处理及过程监测研究[D];浙江大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 王高峰;火电厂燃烧系统预测控制技术研究[D];南京理工大学;2011年
2 张鹏飞;基于小波神经网络的轧制力预报模型的研究以及自动厚度控制系统的研究[D];太原理工大学;2007年
3 张炎欣;基于即时学习策略的电厂热工参数预测模型及应用研究[D];中南大学;2010年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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4 李晶;谷彩连;;小电流接地系统单相接地故障选线的算法研究[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2008年01期
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6 郭天永;车玉满;孙鹏;李连成;孙波;;基于偏最小二乘回归的高炉焦比影响因素分析[J];鞍钢技术;2009年05期
7 朱哲;钟伟红;;非平稳随机信号分析处理方法研究[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2008年06期
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10 王邦元,王年,吴先良,汪炳权;一种基于高斯小波变换的红外热图象阈值自动选择方法[J];安徽大学学报(自然科学版);2000年02期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 施式亮;何利文;伍爱友;李润求;;基于分形学的瓦斯爆炸事故时序数据分析模型及应用[A];中国职业安全健康协会2011年学术年会论文集[C];2011年
2 喻洪流;钱省三;关慎远;;机电复杂系统的智能控制[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 卢胜利;曹家麟;;灌渠斗口水流量软测量专家系统[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
4 章大勇;吴文启;吴美平;;低成本MEMS-IMU/GPS组合导航的自适应滤波器设计[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
5 牟海维;马娜;付光杰;刘祥楼;;基于小波神经网络的电力谐波检测方法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
6 杨辰龙;;曲面变厚度工件超声检测中的波形自动跟踪技术研究[A];中国自动化学会控制理论专业委员会C卷[C];2011年
7 王重阳;彭圆;张风珍;牟林;;CWT奇异值在水中目标回波信号特征提取中的应用[A];中国声学学会水声学分会2011年全国水声学学术会议论文集[C];2011年
8 陈丽;吴仁彪;卢丹;;一种加权的直接解算GPS定位算法[A];第三届中国卫星导航学术年会电子文集——S07北斗/GNSS用户终端技术[C];2012年
9 曾朝阳;贾鑫;张晓永;;线性调频连续波激光雷达测量方法研究[A];中国光学学会2010年光学大会论文集[C];2010年
10 陈晓清;马君国;赵宏钟;付强;;基于二维小波变换的激光成像雷达目标识别算法[A];中国光学学会2010年光学大会论文集[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 范迪;沉渣厚度超声检测信号处理技术研究及应用[D];山东科技大学;2010年
2 殷复莲;同步CDMA系统NBI识别及抑制技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 吴冬梅;基于达芬振子的微弱信号检测方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 邓志鑫;基于因子图消息传递算法的伪码快速捕获方法[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 朱广平;混响干扰中的信号检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
6 刘文海;水下被动目标瞬态特征检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 宫宇;基于STBC-OFDM技术的海上移动通信新框架体系的研究[D];大连海事大学;2010年
8 苏晓宏;海杂波的特性分析与目标检测处理[D];大连海事大学;2010年
9 邹玮;荧光分子断层图像的重建技术研究[D];苏州大学;2010年
10 陈祯;基于近红外光谱分析的土壤水分信息的提取与处理[D];华中科技大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李硕;基于Vis/NIR光谱不同粒径下土壤碳氮的预测研究[D];华中农业大学;2010年
2 李锦;基于声波的运动车辆行驶状态辨识理论研究[D];南昌航空大学;2010年
3 黄正荣;基于振动波的高速公路车辆行驶状态辨识理论研究[D];南昌航空大学;2010年
4 张亮;基于小波变换与希尔伯特黄变换的心音信号分析[D];山东科技大学;2010年
5 杨焱麟;基于小波变换理论与比值分析法的变压器励磁涌流识别的研究[D];山东科技大学;2010年
6 赵奇;医学超声图像三维重建算法研究[D];山东科技大学;2010年
7 陈磊;激光测风雷达回波信号处理技术的研究[D];长春理工大学;2010年
8 任泉;基于光纤传感的细纱小张力检测技术研究[D];浙江理工大学;2010年
9 蒋静;基于子空间的二阶统计量盲信道辨识算法研究[D];郑州大学;2010年
10 吴国曾;实时信号小波分析中边界处理方法及应用[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 闭治跃;王庆丰;唐建中;;基于径向基函数神经网络的挖泥船排泥管道泥浆浓度软测量模型研究[J];传感技术学报;2007年07期
2 赵永磊;郑德忠;;一种基于直接广义预测的烟气含氧量软测量方法研究[J];传感技术学报;2009年08期
3 理华,徐春广,肖定国,黄卉,郑军,季皖东,郭浩;滚动轴承声发射检测技术[J];轴承;2002年07期
4 胡贤磊,王昭东,于解民,刘相华;结合模型自学习的BP神经元网络的轧制力预报[J];东北大学学报;2002年11期
5 袁平;毛志忠;王福利;;基于递阶T-S模糊系统的软测量建模方法[J];东北大学学报;2006年10期
6 袁平;毛志忠;王福利;;基于微分进化的钢水温度预报混合模型[J];东北大学学报(自然科学版);2009年08期
7 王秀梅,吕程,王国栋,刘相华;轧制力预报中的神经网络和数学模型[J];东北大学学报;1999年03期
8 宋清昆;王建双;王慕坤;;基于遗传算法的小波神经网络控制器设计[J];电机与控制学报;2010年04期
9 孙维,王伟;基于即时学习算法非线性系统多模型自适应控制[J];大连理工大学学报;2002年05期
10 王颖洁,吕震中;轴承振动信号在球磨机负荷控制系统中的应用研究[J];电力设备;2004年09期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 吴亚锋;子空间系统辨识方法及其在复杂结构中的应用[D];西北工业大学;2000年
2 王东风;多变量智能控制在电厂制粉系统中的应用研究[D];华北电力大学;2001年
3 王海清;工业过程监测:基于小波和统计学的方法[D];浙江大学;2001年
4 柯晶;强跟踪状态估计与群集辨识[D];浙江大学;2003年
5 王树青;海洋平台结构的系统辨识与振动控制技术研究[D];中国海洋大学;2003年
6 蒋鹏;小波理论在信号去噪和数据压缩中的应用研究[D];浙江大学;2004年
7 王国玉;预测函数控制及其在火电厂中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2004年
8 贺尚红;连续动力学系统参数模型辨识及工业试验[D];中南大学;2003年
9 谢磊;间歇过程统计性能监控研究[D];浙江大学;2005年
10 何群;基于广义预测控制的锅炉测控系统研究[D];燕山大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 员世芬;小波神经网络理论的研究及其在加热炉钢坯温度预报中的应用[D];太原理工大学;2005年
2 宋彦坡;数据挖掘技术及其在铜转炉吹炼过程优化中的应用[D];中南大学;2005年
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4 王颖洁;钢球磨煤机料位的软测量及其动态过程建模与控制[D];东南大学;2005年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 汤健;柴天佑;赵立杰;岳恒;郑秀萍;;基于振动频谱的磨矿过程球磨机负荷参数集成建模方法[J];控制理论与应用;2012年02期
2 胡邦辉;张惠君;杨修群;孙旭光;;基于非参数回归模型的局部线性估计云量预报方法研究[J];南京大学学报(自然科学版);2009年01期
3 王宏强;王道波;段海滨;马国梁;;区域极点约束下不确定系统鲁棒非脆弱H_∞控制[J];南京大学学报(自然科学版);2009年04期
4 程波;张道强;;基于多模态相关向量回归机的老年痴呆症临床变量预测[J];南京大学学报(自然科学版);2012年02期
5 韩大伟,邹志云;软测量与推断控制技术初探[J];南京理工大学学报(自然科学版);2005年S1期
6 谢志鹏;;基于前向后向算子分裂的稀疏信号重构[J];南京大学学报(自然科学版);2012年04期
7 杨佳伟;陆博;周俊武;;基于振动信号分析的球磨机工况检测技术的研究与应用[J];矿冶;2013年03期
8 张杰;王建民;杨志刚;李艳姣;;基于功率谱分析的球磨机负荷模型[J];工矿自动化;2013年12期
9 石立;张国旺;肖骁;;金属矿山选矿厂磨矿分级自动控制研究现状[J];金属材料与冶金工程;2014年01期
10 汤健;柴天佑;丛秋梅;苑明哲;赵立杰;刘卓;余文;;基于EMD和选择性集成学习算法的磨机负荷参数软测量[J];自动化学报;2014年09期
中国重要会议论文全文数据库 前2条
1 韩大伟;邹志云;;软测量与推断控制技术初探[A];2005全国自动化新技术学术交流会论文集(三)[C];2005年
2 闵振辉;何勇华;;基于灰色神经网络的煤岩界面预测研究[A];煤矿机电一体化新技术创新与发展2012学术年会论文集[C];2012年
中国博士学位论文全文数据库 前8条
1 韩骏;小波熵与小波网络在多相流参数测量中的应用研究[D];天津大学;2010年
2 万娇娜;基于有限精度求解的非线性预测控制算法研究[D];浙江大学;2011年
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7 刘鑫屏;热力发电过程建模与状态参数检测研究[D];华北电力大学(北京);2010年
8 王娟;结构时域辨识方法及传感器优化布置问题研究[D];北京交通大学;2013年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 孙波;船用稳定跟踪平台关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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10 王永吉;支持向量机泛化性能的研究及其应用[D];江南大学;2009年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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7 王秀峰;劳育红;;非线性动态系统模型结构确定和参数估计新算法[J];自动化学报;1992年04期
8 黄琳;秦化淑;郑应平;郑大钟;;复杂控制系统理论:构想与前景[J];自动化学报;1993年02期
9 倪先锋;陈宗基;周绥平;;基于神经网络的非线性学习控制研究[J];自动化学报;1993年03期
10 王群仙,李少远,李焕芝,陈增强,袁著祉;基于小波网络动态补偿的广义预测控制器[J];自动化学报;1999年05期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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4 周小勇,叶银忠;小波分析技术在故障诊断中的应用[J];上海海运学院学报;2001年03期
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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5 郭健;一类非线性系统广义预测控制研究[D];南京理工大学;2002年
6 吴清;脑电信号源数值解法的研究[D];河北工业大学;2001年
7 廖忠;小波网络及其在水轮机调节系统中的应用研究[D];河海大学;2005年
8 冯登超;蚁群算法与小波网络在复杂性科学中的应用研究[D];天津大学;2008年
9 刘志刚;多小波理论及其在电力系统故障信号处理中的应用研究[D];西南交通大学;2003年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李萍;小波网络在经济预测中的应用[D];浙江大学;2010年
2 闫璐;小波网络在非线性控制系统中的应用研究[D];华北电力大学;2013年
3 蒋伟;小波网络的相关问题研究[D];电子科技大学;2013年
4 骆岚;基于进化小波网络的入侵检测[D];西安电子科技大学;2005年
5 杨瑞;基于蚁群算法的模糊小波网络控制策略及其应用研究[D];西安理工大学;2005年
6 汪新秀;基于模糊小波网络的电力系统短期负荷预测模型研究[D];华中科技大学;2004年
7 钱振松;小波网络及组合预测在赤潮灾害智能预警系统中的应用研究[D];山东大学;2010年
8 郭俊元;一种改进小波网络及其应用[D];吉林大学;2006年
9 周显春;基于小波网络的入侵检测模型研究[D];中南林业科技大学;2008年
10 王朝栋;基于小波网络的LY12铝合金硬度定量无损检测的研究[D];哈尔滨理工大学;2005年
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