基於時空多模型的分布參數系統建模與空間狀態重構

《基於時空多模型的分布參數系統建模與空間狀態重構》是依託上海交通大學，由齊臣坤擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於時空多模型的分布參數系統建模與空間狀態重構
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：齊臣坤
• 依託單位：上海交通大學

項目摘要

許多工業生產過程都是分布參數系統（DPS），其時空耦合、無窮維和複雜非線性特性給建模、預測和控制帶來很大挑戰。實際系統往往機理模型未知和有多種工況，目前這類DPS還沒有易於控制的建模方法。由於只能布置有限位置的感測器，空間信息測量缺失，因此空間狀態重構也是實現DPS控制的關鍵。本課題針對多工況複雜非線性分布參數工業過程，提出結構簡單、易於被工業界接受、便於實現的DPS建模與空間狀態重構方法。從有限位置測量數據出發，提出時空系統多模型辨識方法，挖掘系統內在的分布參數關係，提高對非線性DPS的建模能力；針對不同DPS，提出不同時空模型的多模型辨識方法；在此基礎上，提出基於時空多模型的空間狀態重構方法；為提高重構性能，降低感測器數目，提出感測器配置和空間狀態重構的集成最佳化設計策略。本研究將為複雜分布參數工業過程的控制提供建模和空間狀態重構理論和方法，結合典型工業系統，形成理論和方法的套用推廣。

結題摘要

許多工業生產過程都是分布參數系統（DPS），其時空耦合、無窮維和複雜非線性特性給建模、預測和控制帶來很大困難。實際DPS往往機理模型未知，基於數據驅動的非線性分布參數系統建模是系統辨識領域的難題。本課題提出了分布參數系統時空多模型建模方法，把複雜的時空非線性建模分解成多個簡單時空系統建模。利用有限數目感測器的測量數據，基於主元和聚類分析，挖掘系統內在的分布參數關係。針對不同非線性，提出幾種典型非線性時空模型的多模型辨識方法。通過模型降維，可得到低維的非線性時空全局模型。在此基礎上，實現了感測器最佳化配置和空間狀態重構。本研究為複雜未知分布參數工業過程提供建模和空間預測方法和技術，為分布參數系統的變數空間分布控制提供重要基礎。