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摘 要:本发明提供一种用于流程工业大规模过程控制的降维辨识方法,其计算过程通无需人工参与,可以在确保计算精度的基础上,以很低的计算量实现高阶系统的参数辨识。本发明的技术方案中,进行系统参数辨识的过程中,将待辨识的2n维的参数利用Arnoldi方法构建Krylov子空间,实现了由2n维降低到k维,降低了系统的计算量;随后通过Givens变换方法求解参数寻优步长,确保了本发明的计算方法是收敛的;通过预先设置的阈值以及迭代的方法,提高系统参数的辨识精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201911079525.8 | 专利名称: | 一种用于流程工业大规模过程控制的降维辨识方法 |
申请日: | 2019-11-07 | 申请/专利权人 | 江南大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G05B13/04搜分类 过程搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |