Адаптивные методы дисперсионной идентификации технологических процессов

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
Глава 1. Анализ нелинейных стохастических систем и обзор методов моделирования систем.
1.1. Введение
1.2. Класс объектов управления ОУ
1.3. Класс моделей объектов управления.
1.4. Критерий качества и алгоритмы идентификации
1.5. Класс систем управления СУ.
1.6. Постановка задачи.
1.7. Выводы по главе 1.
Глава 2. Непараметрическая и структурная идентификация нелинейных стохастических динамических объектов управления
2.1. Введение
2.2. Оценивание числовых характеристик входных и выходных случайных процессов и их взаимосвязей
2.2.1. Оценивание взаимно и автодисперсионной функций.
2.2.2. Асимптотические свойства рекуррентных оценок взаимнорегрессионных, авторегрессионных и дисперсионных функций
2.2.3. Асимптотическая скорость сходимости рекуррентных оценок взаимнорегрессионных, авторегрессионных и дисперсионных функций
2.3. Асимптотические свойства рекуррентных оценок множественных взаимнорегрессионных, авторегрессионных
и дисперсионных функций
Оглавление
2.4. Методы оценивания степени нелинейности, меры стохастичности и идентичности
2.5. Выводы по главе 2.
Глава 3. Параметрическая идентификация нелинейных стохастических динамических объектов управления в классе моделей Гаммерштсйна и ГаммерштейнаВинера.
3.1. Введение
3.2. Модели Гаммерштейна в задачах идентификации одномерных нелинейных стохастических динамических
объектов управления
3.2.1. Постановка задачи.
3.2.2. Решение задачи 3.2.1
3.2.3. Сходимость алгоритмов идентификации.
3.3. Оценивание скорости сходимости РЛИ.
3.4. Правила завершения процесса рекуррентной
идентификации в открытом контуре управления.
3.5. Модели Гаммерштейна в задах идентификации многомерных по входам нелинейных стохастических динамических объектов управления
3.5.1. Постановка задачи.
3.5.2. Решение задачи 3.5.1
3.6. Оценивание скорости сходимости РАИ в многомерном случае.
3.7. Класс моделей Гаммерштейна Винера в задачах идентификации нелинейных стохастических динамических объектов управления.
3.7.1. Модели ГаммерштейнаВинера
3.7.2. Постановка задачи
Оглавление
3.7.3. Решение задачи 3.7.2.
3.7.4. Исследование сходимости ДСРАИ
3.8. Выводы по главе 3
Глава 4. Метод дисперсионной статистической
линеаризации нелинейных стохастических динамических объектов управления класса Гаммерштейна
4.1. Введение.
4.2. Задача дисперсионной статистической
линеаризации в классе моделей Гаммерштейна
4.3. Решение задачи 4.2.
4.4. Исследование сходимости алгоритмов
дисперсионной статистической линеаризации.
4.5. Задача многомерной дисперсионной статистической линеаризации в классе моделей Гаммерштейна.
4.5.1. Постановка задачи
4.5.2. Решение задачи 4.5.1.
4.6. Выводи по главе 4
Глава 5. Параметрическая идентификация нелинейных стохастических динамических объектов управления в классе моделей Винера и ВинерпГам.мсрштейна
5.1. Введение.
5.2. Модели Винера в задачах идентификации нелинейных
стохастических динамических объектов управления
5.2.1. Постановка задачи
5.2.2 Решение задачи 5.2.1
5.3. Исследование сходимости ДСРАИ для модели Винера
Оглашение
5.4. Модели ВинераГаммсрштейна в задачах идентификации нелинейных стохастических динамических объектов управления
5.4.1. Постановка задачи
5.4.2. Решение задачи 5.4.1.
5.5. Исследование сходимости ДСРАИ для модели ВинераГаммершьейна.
5.6. Выводы по главе 5
Глава 6. Адаптивное управление с параметрической идентификацией в замкнутом контуре управления.
6.1. Введение.
6.2. Адаптивное управление с параметрической
идентификацией в классе моделей Гаммерштейна
6.2.1. Вопросы сходимости РАИ в замкнутом контуре
на основе модели Гаммерштейна.
6.2.2. Вопросы сходимости алгоритма управления и задачи устойчивости АдСУ на основе модели Гаммерштейна.
6.3. Адаптивное управление с параметрической идентификацией в классе моделей ГаммерштейнаВинера.
6.3.1. Исследование сходимости РАИ в замкнутом контуре
на основе модели ГаммерштейнаВинера
6.3.2. Вопросы сходимости алгоритма управления и задачи устойчивости АдСУ на основе модели ГаммерштейнаВинера
6.4. Выводы по главе 6
Глава 7. Компьютерное моделирование адаптивных систем
управления АдСУ технологическими процессами.
7.1. Введение.
Оглавление
7.2. Имитационное моделирование процессов адаптивной идентификации и управления.
7.3. Компьютерное моделирование функционирования ЭП производства ферросплавов
7.3.1. ЭП производства ферросплавов как ОУ.
7.3.2. Основные факторы, влияющие на ТП производства ферросплавов.
7.3.3. Выбор регулируемого и регулирующего параметра ЭП
и способов регулирования.
7.3.4. Адаптивная система управления АдСУ мощностью
ЭП производства ферросплавов.
7.4. Адаптивные модели взаимосвязи мощностьсила тока
ЭП производства ферросплавов.
7.5. Адаптивные модели взаимосвязи мощностьсилатока
ЭП производства сверхчистых металлов.
7.6. Адаптивные модели взаимосвязи мощностьсила тока
СЭГ ТЭЦ при производстве электроэнергии
7.7. Выводы по главе 7.
Заключение.
Список литературы