一类复杂系统辨识方法及其计算机Monte-Carlo仿真研究-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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一类复杂系统辨识方法及其计算机Monte-Carlo仿真研究

项目名称：一类复杂系统辨识方法及其计算机Monte-Carlo仿真研究
项目类别：面上项目
批准号：60973043
申请代码：F020104
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2010-01-01-2012-12-31

项目负责人：丁锋
负责人职称：教授
依托单位：江南大学
批准年度：2009

中文摘要：

针对存在未知干扰、存在不可测变量、强耦合等复杂多变量系统，研究相应建模理论与辨识新方法，并利用计算机进行大量的Monte-Carlo仿真研究，为所提出方法的实际应用作前期准备。主要研究内容包括（1）利用辅助模型辨识思想，研究和提出存在不可测变量的复杂系统辅助模型辨识方法；（2）利用递阶辨识原理，研究和提出耦合复杂多变量系统建模的递阶辨识方法；（3）针对存在干扰的复杂系统，利用动态补偿技术，研究能提高抑制干扰能力的多新息辨识方法；（4）利用并行计算技术和Monte-Carlo试验，实现提出的辨识算法和进行计算机仿真研究，评价模型精度和方法的有效性。其目标是利用辅助模型辨识思想、递阶辨识原理和多新息辨识理论，研究和建立复杂系统的建模理论与辨识方法，并进行仿真试验研究，以解决复杂工业过程的模型化问题。本项目属于应用基础研究，对系统建模和辨识理论的发展，及其辨识方法在我国化工企业的应用有重要意义。

中文主题词：系统建模；系统辨识；系统仿真；递阶计算；算法实现

英文摘要：

System modeling；system identification；system siimulation；hierarchical computation；algorithm realization

英文主题词： System modeling；system identification；system siimulation；hierarchical computation；algorithm realization

结论摘要：

针对存在未知干扰、存在不可测变量、强耦合等复杂多变量系统，研究相应建模理论与辨识新方法。主要研究成果包括（1）利用辅助模型辨识思想，研究和提出存在不可测变量的复杂系统辅助模型辨识方法；（2）利用递阶辨识原理，研究和提出耦合复杂多变量系统建模的递阶辨识方法；（3）针对存在干扰的复杂系统，利用动态补偿技术，研究能提高抑制干扰能力的多新息辨识方法；（4）利用并行计算技术和Monte-Carlo试验，实现提出的辨识算法和进行计算机仿真研究，评价模型精度和方法的有效性。其目标是利用辅助模型辨识思想、递阶辨识原理和多新息辨识理论，研究和建立复杂系统的建模理论与辨识方法，并进行仿真试验研究，以解决复杂工业过程的模型化问题。研究工作按预期目标进行，已超额完成任务。课题资助或部分资助出版专著1部（65.3万字）、课题组成员在期刊上发表论文45篇，其中国际顶尖论文13篇（即ESI高被引全球前1%论文13篇），“2011年中国百篇最具影响国际学术论文”2篇、SCI收录论文25篇，EI收录26篇。培养工学博士研究生10名和硕士研究生28名。

成果综合统计