一类复杂系统辨识方法及其计算机Monte-Carlo仿真研究

基本信息
批准号:60973043
项目类别:面上项目
资助金额:30.00
负责人:丁锋
学科分类:
依托单位:江南大学
批准年份:2009
结题年份:2012
起止时间:2010-01-01 - 2012-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:丁洁,韩丽丽,肖永松,刘艳君,谢莉,朱志芳,刘景,周治平,张江涛
关键词:
算法实现系统建模递阶计算系统辨识系统仿真
结项摘要

针对存在未知干扰、存在不可测变量、强耦合等复杂多变量系统,研究相应建模理论与辨识新方法,并利用计算机进行大量的Monte-Carlo仿真研究,为所提出方法的实际应用作前期准备。主要研究内容包括(1)利用辅助模型辨识思想,研究和提出存在不可测变量的复杂系统辅助模型辨识方法;(2)利用递阶辨识原理,研究和提出耦合复杂多变量系统建模的递阶辨识方法;(3)针对存在干扰的复杂系统,利用动态补偿技术,研究能提高抑制干扰能力的多新息辨识方法;(4)利用并行计算技术和Monte-Carlo试验,实现提出的辨识算法和进行计算机仿真研究,评价模型精度和方法的有效性。其目标是利用辅助模型辨识思想、递阶辨识原理和多新息辨识理论,研究和建立复杂系统的建模理论与辨识方法,并进行仿真试验研究,以解决复杂工业过程的模型化问题。本项目属于应用基础研究,对系统建模和辨识理论的发展,及其辨识方法在我国化工企业的应用有重要意义。

项目摘要

针对存在未知干扰、存在不可测变量、强耦合等复杂多变量系统,研究相应建模理论与辨识新方法。主要研究成果包括(1)利用辅助模型辨识思想,研究和提出存在不可测变量的复杂系统辅助模型辨识方法;(2)利用递阶辨识原理,研究和提出耦合复杂多变量系统建模的递阶辨识方法;(3)针对存在干扰的复杂系统,利用动态补偿技术,研究能提高抑制干扰能力的多新息辨识方法;(4)利用并行计算技术和Monte-Carlo试验,实现提出的辨识算法和进行计算机仿真研究,评价模型精度和方法的有效性。其目标是利用辅助模型辨识思想、递阶辨识原理和多新息辨识理论,研究和建立复杂系统的建模理论与辨识方法,并进行仿真试验研究,以解决复杂工业过程的模型化问题。. 研究工作按预期目标进行,已超额完成任务。课题资助或部分资助出版专著1部(65.3万字)、课题组成员在期刊上发表论文45篇,其中国际顶尖论文13篇(即ESI高被引全球前1%论文13篇),“2011年中国百篇最具影响国际学术论文”2篇、SCI收录论文25篇,EI收录26篇。培养工学博士研究生10名和硕士研究生28名。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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