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面向工业模型预测控制的高精度系统辨识方法研究的开题报告
一、选题背景及意义
随着科学技术的不断进步和工业化程度的不断提高，各类工业模型在数控系统、自动化控制领域得到了广泛应用。工业模型预测控制（MPC）是指利用数学模型对工业物理过程进行预测和控制的一种技术手段。MPC技术已经成为现代工业控制理论和控制系统的重要组成部分，广泛应用于化工、电力、石化、冶金等工业领域。
系统辨识是MPC技术的重要前提，也是其关键技术之一，正确的系统辨识方法可以得到准确的模型并提高控制性能。因此，对于面向工业模型预测控制的高精度系统辨识方法进行研究，对于MPC技术的正常运作与实现具有非常重要的意义。
二、研究内容及目标
本次开题研究的内容是针对面向工业模型预测控制的高精度系统辨识方法进行研究，以提高MPC控制系统的稳定性、鲁棒性和性能表现，并且针对辨识过程中的模型选择、信号采集与预处理、参数优化等问题提出解决方案，实现高精度的系统辨识。具体包括以下几个方面：
1.测量系统时延的建模方法研究：针对工业系统中信号传输存在的时延问题，分析时延对于系统辨识的影响，提出测量系统时延的建模方法。
2.参数优化方法研究：针对工业系统中模型的参数优化问题，提出基于优化算法的参数优化策略，并结合实际工况进行参数调整和优化。
3.基于深度学习的特征提取与选择方法研究：研究如何利用深度学习的技术提取并选择关键特征，从而降低模型复杂度，提高运算效率。
4.模型选择和信号预处理策略研究：针对选择合适模型和预处理信号的问题，提出一种有效的模型选择策略和信号预处理策略，并通过实验验证效果。
本次研究旨在使得工业模型预测控制技术更加稳定、精确、鲁棒，提升其适用范围和实际应用效果。
三、研究方法和技术路线
研究方法主要采用实验研究和理论分析相结合的方法，并参考实际控制系统的工程应用。具体技术路线如下：
1.系统辨识前的信号预处理：采集实际工况下的信号数据，进行降噪与滤波处理，提高数据质量。
2.参数优化算法实现：尝试多种不同的参数优化算法，比较其在不同工况下的系统效果，并优化选择基于实验数据建立的模型。
3.深度学习神经网络模型建立：基于深度学习框架，设计合适的神经网络结构，实现特征选择与辨识模型的搭建。
4.系统辨识与模型选择：利用不同的系统辨识方法，分别验证模型的准确性和鲁棒性，并比较模型的复杂度、预处理的信号以及模型选择的性能。
四、预期结果及意义
通过本次研究，预期达到以下几个方面的成果：
1.针对工业模型预测控制的高精度系统辨识方法，提出全新的实现方案，并结合实验数据进行验证，为MPC控制系统提供更稳定、精确的系统辨识方法。
2.提高了系统辨识的优化效果，减少辨识模型的复杂度，为实现工业化进程提供了新思路和新技术。
3.结合前沿技术深度学习的特点，研究深度学习在系统辨识过程中的应用及不足，并提出改进建议。
总之，本次研究将有助于推动工业模型预测控制技术的不断发展和应用，提升工业自动化控制水平，推进工业化进程。