【摘 要】
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线性变参数系统(LPV)将多阶段、非线性的过程建模转化为线性多模型的辨识问题,是解决非线性过程建模的一个有效手段.由于实际工业过程存在各种干扰因素,导致被建模系统呈现随机
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61773183,61573169).
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线性变参数系统(LPV)将多阶段、非线性的过程建模转化为线性多模型的辨识问题,是解决非线性过程建模的一个有效手段.由于实际工业过程存在各种干扰因素,导致被建模系统呈现随机性及模型参数的不确定性.针对这一问题,考虑采用变分贝叶斯(VB)算法对LPV模型进行辨识.该算法首先给定参数相应的先验分布,通过最大化目标函数的下界,从而估计得到参数的后验分布.不仅可实现对参数的点估计,同时量化了估计值的不确定性.针对典型二阶过程和连续搅拌反应釜(CSTR),运用提出的算法进行仿真实验,表明了该贝叶斯估计方法的优越性.
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