基于相关性分析的过程时滞估计方法研究的开题报告.docx
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基于相关性分析的过程时滞估计方法研究的开题报告.docx
基于相关性分析的过程时滞估计方法研究的开题报告开题报告论文题目:基于相关性分析的过程时滞估计方法研究1.研究背景时滞是许多实际工程控制系统中普遍存在的一个问题,例如:经典的自适应控制器和滑模控制器在控制具有时滞的动态系统方面表现出很大的不足。过程时滞导致控制器与实际系统的偏差增大,影响控制系统的性能,因此对过程时滞的精确估计至关重要。目前常见的时滞估计方法有:基于系统标识的时滞估计方法、基于滑模滤波的时滞估计方法、基于相关性分析的时滞估计方法等。本论文将利用相关性分析的方法,研究基于相关性分析的过程时滞估
基于相关性分析的过程时滞估计方法研究的任务书.docx
基于相关性分析的过程时滞估计方法研究的任务书任务书一、背景和研究意义:相关性分析是统计学中非常重要的分析方法之一,它可以用来研究两个变量之间的关系。时滞估计则是利用时间序列数据,通过分析两个或多个时间序列数据之间的相互关系,寻找它们之间的滞后时间。这种方法在金融、经济、医学和环境科学等领域中都得到了广泛的应用。然而,时滞估计的精度直接决定了分析结果的准确性和可靠性。因此,时滞估计方法的研究是非常必要的。在基于相关性分析的过程时滞估计方法研究中,我们旨在提出一种基于小波分析和异常点检测的新方法,以改善时滞估
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带时滞估计的软测量建模方法研究化工过程对象呈现显著的非线性和时变性,为了对过程实施高效的监控策略,广泛以软测量技术的手段对反映产品质量指标的难测变量(即主导变量)进行推断估计。如今,随着过程工况复杂度的日益增加,工业界对于软测量技术的精度和可靠性方面的要求也相应提高。在实际过程中,主导变量的获取通常受到装置成本、仪表可靠性或技术瓶颈等方面的限制,存在很大的测量滞后性。尽管软测量建模领域的研究不断迈向自适应时代,时滞信息却往往不被考虑在建模过程中。为了进一步改善传统软测量建模方法的预测精度,本论文不仅针对工