多变量过程智能优化辨识理论及应用

本专著主要探讨面向控制工程需求的多变量过程辨识的应用理论问题，探索可工程实现的多变量过程辨识新方法和新技术。本专著给出一种多变量过程模型智能优化辨识问题陈述，提出了多变量过程模型辨识准确度计算与评价方法,提出了多变量过程的模型框架和结构确定方法,提出了多变量过程模型准确辨识的激励条件,提出了融入机理分析建模的多变量过程模型辨识思路,提出了基于M批不相关自然激励和汇总智能优化的多变量过程辨识理论,通过再热汽温过程、过热汽温过程和脱硝过程的建模案例研究验证了所提出的关于多变量过程模型辨识新理论方法的有效性。本专著尽力避免晦涩难懂和故弄玄虚的理论阐述，专注于可解决工程实际问题的应用理论问题研究。所提出的理论方法和应用技术可认为是当前流行的大数据分析中急需的一种人工智能应用技术——数据驱动建模技术。本专著适合于从事控制理论应用研究以及有关大数据分析、人工智能、智能工厂、智能机器和智能识别研究的高校师生和研究所研究员参考，也适合于从事电力、化工、信息、能源等产业的有关自动化及智能装备的研发维护工程师和技术人员阅读。