支持向量机逆系统方法在热工系统中的应用研究的开题报告.docx

支持向量机逆系统方法在热工系统中的应用研究的开题报告
一、研究背景与意义
热工系统是一种动态、复杂的工程系统，其运行过程中存在多种影响因素，如温度、压力、流量等，使得系统的维护和优化比较困难。因此，研究热工系统的建模、仿真及优化控制方法是当前热点和难点之一。其中，逆系统方法是一种较为有效的技术，在工业过程和工程系统的建模、控制、优化等方面具有广泛应用。
支持向量机（SVM）作为一种强大的非线性分类器和回归工具，在逆系统方法中也被广泛应用。SVM以间隔最大化为准则，在数据样本空间中寻找最优超平面，从而实现对数据进行分类和回归分析。在热工系统中，SVM逆系统方法可以用于建立系统的动态方程、优化控制系统以及实现故障诊断。
本论文旨在探索SVM逆系统方法在热工系统中的应用，并提出相应的算法和技术路线，以期为热工系统建模、优化和控制提供有效的方法和工具。
二、研究内容与方法
（一）热工系统建模
在热工系统建模中，我们将考虑采用SVM回归方法来建立系统的动态方程。具体来说，我们将利用历史数据训练SVM模型，并以此预测系统的未来状态。同时，我们还将研究如何选择SVM模型的核函数、参数和训练数据集，以获得更加准确的预测结果。
（二）热工系统控制
在热工系统控制方面，我们将考虑采用SVM优化控制方法。具体来说，我们将利用SVM模型对系统进行建模，并将其作为优化目标函数进行优化。同时，我们还将研究如何选择控制器的类型、参数和优化算法，以获得更加优质的控制效果。
（三）热工系统故障诊断
在热工系统故障诊断方面，我们将考虑采用SVM分类方法。具体来说，我们将采用历史数据训练SVM模型，并将其用于故障诊断。同时，我们还将研究如何选择SVM模型的参数、特征选择和训练数据集，以获得更加准确的故障诊断结果。
三、论文结构安排
本论文将分为五个部分：
第一部分：绪论。介绍研究背景、目的和意义，以及相关研究现状和不足。
第二部分：SVM基础和逆系统方法。介绍SVM的原理、分类和回归方法，以及逆系统方法的基本原理。
第三部分：热工系统建模。介绍SVM回归建模的原理、关键技术和应用实例。
第四部分：热工系统控制。介绍SVM优化控制的原理、关键技术和应用实例。
第五部分：热工系统故障诊断。介绍SVM分类方法在热工系统故障诊断中的应用原理、关键技术和应用实例。
四、预期成果
本论文预期达到以下成果：
（一）掌握SVM回归、优化和分类方法，以及逆系统方法的基本原理和应用技术。
（二）研究SVM逆系统方法在热工系统建模、控制和故障诊断中的应用，提出相应的算法和技术路线。
（三）在实际热工系统中验证SVM逆系统方法的有效性和可行性，并与其他方法进行比较分析。
（四）为热工系统的建模、控制和故障诊断提供一种有效的方法和工具，为热工系统的运行和维护提供科学依据。
五、参考文献
[1]王云霞,张煜熙.支持向量机逆系统方法及其应用[J].计算机工程与应用,2016,(21):139-143.
[2]赵琼,庞鹰.支持向量机逆系统方法及其在化工过程中的应用[J].中南大学学报,2015,(04):38-43.
[3]杨立国,张大川.支持向量机在热工系统优化中的应用研究[J].中国石油大学学报,2013,(03):66-70.
[4]谢建琼,陈梦茹.支持向量机在热工系统建模中的应用研究[J].计算机工程,2015,(09):192-195.