| 学位论文数据集 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 间歇过程动态在线优化及控制策略研究概述 | 第13-15页 |
| 1.3 群集智能优化算法研究概述 | 第15-17页 |
| 1.4 能耗与产量综合优化的方法分析研究概述 | 第17-18页 |
| 1.5 研究论文的主要内容 | 第18-20页 |
| 第二章 间歇过程动态在线优化及控制策略 | 第20-32页 |
| 2.1 典型的间歇过程在线优化控制策略框架 | 第20页 |
| 2.2 典型间歇过程优化算法 | 第20-21页 |
| 2.3 典型间歇过程控制算法 | 第21-22页 |
| 2.4 典型间歇过程预测算法 | 第22-23页 |
| 2.5 典型间歇过程模型介绍 | 第23-25页 |
| 2.6 典型间歇过程优化控制策略实现 | 第25-29页 |
| 2.6.1 非线性观测方法预测未知参数 | 第25-27页 |
| 2.6.2 非线性规划方法在线优化 | 第27-28页 |
| 2.6.3 GMC算法跟踪控制 | 第28-29页 |
| 2.7 本章小结 | 第29-32页 |
| 第三章 改进的间歇过程在线优化及控制策略 | 第32-42页 |
| 3.1 扩展卡尔曼滤波算法 | 第32-34页 |
| 3.1.1 卡尔曼滤波器算法 | 第32-33页 |
| 3.1.2 扩展卡尔曼滤波算法 | 第33-34页 |
| 3.2 基于扩展卡尔曼滤波估计的间歇过程在线优化控制策略 | 第34-40页 |
| 3.2.1 扩展卡尔曼滤波器的参数估计应用 | 第35-38页 |
| 3.2.2 改善控制响应的补偿环节 | 第38-39页 |
| 3.2.3 结果与讨论 | 第39-40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 基于邻域粒子拥挤度的粒子群优化算法 | 第42-52页 |
| 4.1 粒子群算法的邻域结构 | 第42-44页 |
| 4.2 基于邻域粒子拥挤度的粒子群优化算法 | 第44-50页 |
| 4.2.1 粒子的寻优视野 | 第44-45页 |
| 4.2.2 粒子寻优过程中的避免拥挤行为 | 第45-46页 |
| 4.2.3 基于邻域粒子拥挤度的粒子群优化算法步骤 | 第46-47页 |
| 4.2.4 仿真结果与讨论 | 第47-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 面向节能降耗目标的间歇过程优化 | 第52-62页 |
| 5.1 间歇过程能量与产量综合优化方案的建立 | 第52-54页 |
| 5.1.1 间歇过程能量与质量优化分析 | 第52-53页 |
| 5.1.2 间歇过程能量与产量综合优化方案 | 第53-54页 |
| 5.2 针对Chylla-Haase间歇反应过程的综合优化方案 | 第54-59页 |
| 5.2.1 Chylla-Haase间歇反应过程模型介绍 | 第54-55页 |
| 5.2.2 仿真应用与讨论 | 第55-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-62页 |
| 第六章 结论与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第70-72页 |
| 作者及导师简介 | 第72-73页 |
| 附件 | 第73-74页 |
