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商品簡介
目次
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全書分上、下兩篇。上篇介紹基於控制器力學統一性的系統設計方法，把經典控制理論、現代控制理論與過程控制的工程實際需求相結合，研究了幾種典型控制系統的改進設計和參數整定方法，并對其進行了力學統一性分析，本書設計的基於經典力學勻加速運動方程的系統狀態觀測器能夠準確觀測被控系統。下篇介紹熱工過程計算智能方法及其應用研究，在傳統神經網絡算法的基礎上，提出了神經網絡的改進算法以及一種新型的動態遞歸網絡；并把神經網絡和混沌優化策略以及PSO算法相融合，提出了新型的基於神經網絡的智能融合優化方法；針對標準遺傳算法存在的問題，提出了改進的遺傳算法，通過把模糊技術，量子計算引入遺傳算法，提出了新型的模糊量子遺傳算法；本書還設計了改進的蟻群優化算法；最后把計算智能應用于電廠熱工系統，設計了基於智能計算方法的智能控制策略。
本書不僅適合發電廠控制系統的工程師使用，也適合化工和其他行業的控制工程師閱讀，還可供自動控制專業的高等院校師生、科研院所的科技人員閱讀。
本書不僅適合發電廠控制系統的工程師使用，也適合化工和其他行業的控制工程師閱讀，還可供自動控制專業的高等院校師生、科研院所的科技人員閱讀。
目次
序
前言
上篇 基於控制器力學統一性的系統設計方法
第1章 熱工過程控制策略概述
1.1 概述
1.2 熱工過程先進控制策略研究現狀
第2章 基於時間尺度的PID參數整定和二階系統參數辨識
2.1 基於時間尺度的PID控制器參數整定
2.2 二階系統參數辨識
2.3 本章小結
第3章 基於勻加速運動方程構建的系統狀態觀測器
3.1 卡爾曼濾波器
3.2 狀態觀測器
3.3 基於勻加速運動方程構建的系統狀態觀測器
3.4 基於勻加速運動方程狀態觀測器構建的控制系統
3.5 本章小結
第4章 大滯后控制系統的幾種設計方法
4.1 確定性大時滯控制系統的兩步整定方法
4.2 時變大時滯控制系統的兩種設計方法
4.3 本章小結
第5章 幾種典型控制器的動力學統一性分析及其設計改進
5.1 二階系統通用控制器
5.2 魯棒控制器
5.3 PID控制器
5.4 內模控制系統(IMC)
5.5 狀態反饋控制
5.6 預測控制(GPC／MPC)
5.7 本章小結
第6章 對非線性控制系統設計的探討
6.1 引言
6.2 反饋線性化
6.3 系統間隙度和非線笥系統的優化控制
6.4 本章小結
下篇 熱工過程計算智能方法及其應用研究
第7章 計算智能概論
7.1 概述
7.2 計算智能在電廠熱工系統中的應用
第8章 神經網絡及其算法研究
8.1 BP神經網絡及其改進算法
8.2 RBF神經網絡
8.3 CMAC神經網絡
8.4 PID神經網絡
8.5 HIOCDRN動態遞歸神經網絡及其在系統辨識中的應用
8.6 本章小結
第9章 混沌和PSO算法研究及其與神經網絡的混合應用
9.1 混沌優化策略
9.2 RPROP與混沌優化耦合算法
9.3 PSO算法
9.4 PSO算法改進策略
9.5 基於PSO的RBF神經網絡在熱工系統辨識中的應用
9.6 本章小結
第10章 模糊量子遺傳算法
第11章 計算智能在熱工控制系統中的應用研究
第12章 蟻群優化算法及其在熱工控制系統中的應用
附錄1 KPAACP優化在汽包水位系統中的應用
附錄2 300MW火電機組再熱汽溫調節
致謝
參考文獻
前言
上篇 基於控制器力學統一性的系統設計方法
第1章 熱工過程控制策略概述
1.1 概述
1.2 熱工過程先進控制策略研究現狀
第2章 基於時間尺度的PID參數整定和二階系統參數辨識
2.1 基於時間尺度的PID控制器參數整定
2.2 二階系統參數辨識
2.3 本章小結
第3章 基於勻加速運動方程構建的系統狀態觀測器
3.1 卡爾曼濾波器
3.2 狀態觀測器
3.3 基於勻加速運動方程構建的系統狀態觀測器
3.4 基於勻加速運動方程狀態觀測器構建的控制系統
3.5 本章小結
第4章 大滯后控制系統的幾種設計方法
4.1 確定性大時滯控制系統的兩步整定方法
4.2 時變大時滯控制系統的兩種設計方法
4.3 本章小結
第5章 幾種典型控制器的動力學統一性分析及其設計改進
5.1 二階系統通用控制器
5.2 魯棒控制器
5.3 PID控制器
5.4 內模控制系統(IMC)
5.5 狀態反饋控制
5.6 預測控制(GPC／MPC)
5.7 本章小結
第6章 對非線性控制系統設計的探討
6.1 引言
6.2 反饋線性化
6.3 系統間隙度和非線笥系統的優化控制
6.4 本章小結
下篇 熱工過程計算智能方法及其應用研究
第7章 計算智能概論
7.1 概述
7.2 計算智能在電廠熱工系統中的應用
第8章 神經網絡及其算法研究
8.1 BP神經網絡及其改進算法
8.2 RBF神經網絡
8.3 CMAC神經網絡
8.4 PID神經網絡
8.5 HIOCDRN動態遞歸神經網絡及其在系統辨識中的應用
8.6 本章小結
第9章 混沌和PSO算法研究及其與神經網絡的混合應用
9.1 混沌優化策略
9.2 RPROP與混沌優化耦合算法
9.3 PSO算法
9.4 PSO算法改進策略
9.5 基於PSO的RBF神經網絡在熱工系統辨識中的應用
9.6 本章小結
第10章 模糊量子遺傳算法
第11章 計算智能在熱工控制系統中的應用研究
第12章 蟻群優化算法及其在熱工控制系統中的應用
附錄1 KPAACP優化在汽包水位系統中的應用
附錄2 300MW火電機組再熱汽溫調節
致謝
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