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  • 闭环过程辨识理论及应用技术 杨平 于会群 彭道刚 徐春梅 著 自动化技术专业科技 正版图书籍 机械工业出版社
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    • 作者: 无著
    • 出版社: 机械工业出版社
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    • 作者: 无著
    • 出版社:机械工业出版社
    • 开本:16开
    • ISBN:9788572082700
    • 版权提供:机械工业出版社

    闭环过程辨识理论及应用技术

    作  者:杨平 于会群 彭道刚 徐春梅 著
    定  价:45
    出 版 社:机械工业出版社
    出版日期:2019年09月01日
    页  数:133
    装  帧:平装
    ISBN:9787111630210
    目 录前言第 1章 闭环过程辨识研究进展点评 111 闭环过程辨识的基本概念 112 闭环过程辨识的可辨识性 413 闭环过程辨识的辨识方案 514 闭环过程辨识的激励信号 615 闭环过程辨识的优化计算方法 716 闭环过程辨识的过程模型结构 8第 2章 闭环过程辨识理论的研究 1021 模型辨识准确度 1022 辨识试验方案设计与过程激励和响应数据采集 1323 闭环可辨识性问题和闭环辨识条件 3024 辨识优化计算与模型动态特性仿真 3925 激励信号 4126 直接辨识方案 4927 间接辨识方案 5028 非零初态条件下的过程辨识 5929 不稳定过程的闭环过程辨识 63210 有色噪声背景下的闭环过程辨识 69211 模型结构辨识及基于阶跃响应特征的模型结构初定方法 75212 扰动下的闭环过程辨识 82第 3章 设定值激励闭环过程辨识的仿真试验 8531 大惯性过程的闭环辨识 8532 大时滞过程的闭环辨识 8733 积分过程的闭环辨识 8834 微分过程的闭环辨识 9035 振荡过程的闭环辨识 9236 非最小相位 (右零点)过程的闭环辨识 94第 4章 闭环过程的设定值激励直接辨识技术 9741 设定值激励信号的类型选择和参数整定 9742 智能优化算法辨识的算法参数和模型参数域整定 10043 闭环过程设定值激励直接辨识技术 104Ⅴ44 闭环过程设定值激励直接辨识技术的仿真试验 105第 5章 设定值激励闭环过程辨识实物的试验案例 11051 热电偶自动检定装置及检定炉炉温的控制 11052 检定炉炉温过程数学模型 11153 检定炉炉温过程模型的闭环辨识试验 112第 6章 结论与展望 11961 结论 119611 辨识的六要素定义 119612 模型辨识准确度的计算和评价 120613 被辨识过程的模型结构初步确定方法 121614 闭环辨识理论的几个新观点 122615 不稳定过程的闭环辨识方法 126616 有色噪声背景下的闭环辨识方法 127617 基于智能优化算法的设定值激励闭环过程直接辨识技术 129618 热电偶自动检定装置上的实物试验验证案例 12962 展望 130参考文献 131

    内容简介

    本书主要是探讨面向控制需求的闭环辨识的基本理论以及工程应用技术,探索可工程实现的闭环辨识新方法和新技术。本书提出了新的辨识六要素定义,关于闭环辨识的可辨识性和可辨识条件的新看法,模型辨识准确度的新定义和通用指标,不稳定过程的闭环辨识新方法,辨识数据采集的参数优化方法以及闭环辨识设定值激励的新技术。本书尽力避免那些晦涩难懂、故弄玄虚和空洞无物的理论阐述,致力于可解决工程实际问题的理论应用问题的研究。所提出的理论方法和应用技术可以认为是当前流行的大数据分析中急需的一种人工智能应用技术———数据驱动建模技术,利用它可完成通用的受控过程的模型自动创建任务。本书适合于从事控制理论应用研究以及有关大数据分析、人工智能、智能工厂、智能机器和智能识别研究的高校师生和研究所研究人员参考,也适合于从事电力、化工、信息、能源等产业的有关自动化及智能装备的研发人员、维护工程师和技术人员阅读。

    前 言迄今为止,优选控制技术还是很难在实际工程应用中流行起来,原因固然有很多,但至少有一个原因是可以明确的,那就是过程模型辨识应用技术远未成熟。优选控制之所以优越于常规控制,多半依赖于那些针对过程模型所设计的很优控制规律。如果过程模型不准确,那么优选控制的优越性就体现不出来;如果过程模型未知,那么优选控制就成了无源之木,失去了生命力。以在实际应用中最有成效的预测控制为例,其优越性是建立在输出预测准确的基础之上,而输出预测依赖于过程模型,过程模型则必须通过建模试验和建模计算获得 (这个建模试验和建模计算就包含了模型辨识技术)。预测控制系统投入运行前必须置入对应的过程模型,而且每过一段时间,需要修整已置入的过程模型。否则,模型的不准确性将直接影响预测控制的品质。所以,每个预测控制应用成功案例都是建立在过程模型被准确辨识的基础上,而每个预测控制应用不成功案例的主要原因则必然包括所依赖的过程模型不......

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