工业过程建模与优化

本课程着重介绍目前常用的工业过程建模理论及优化方法,主要涉及工业过程的机理模型、灰箱模型和黑箱模型的概念,复杂过程的机理稳态和动态模型,神经元网络与软测量模型,过程优化模型的建立和相应的优化算法,以及数据挖掘和多元统计监控等。在过程模型方面,分别讲授针对不同生产需求的机理模型和经验模型,以及目前在工业过程中得到广泛应用的神经网络软测量模型。在过程优化方面,主要介绍常用的基于梯度信息的非线性规划算法、序贯二次规划方法等,以及模拟退火、遗传算法等直接搜索类算法。课程还介绍目前在工业过程得到应用的数据挖掘、多元统计监控技术,并结合工业应用实例分析工业过程建模与优化方法。