14、工业与系统控制中的前沿技术探索

工业与系统控制中的前沿技术探索

在工业和系统控制领域，非线性过程的故障诊断以及多智能体系统的编队控制是备受关注的重要研究方向。接下来我们将深入探讨相关的技术和方法。

非线性工业过程故障诊断

在处理包含线性和非线性相关变量的化工过程时，提出了基于并行 LCKSVD - SAE 模型的诊断方案。该方案的具体步骤如下：
1. 特征提取 ：利用标签一致的 KSVD 和堆叠自编码器方法，提取原始工业过程中隐藏的线性和非线性特征。这些特征的提取对于后续的故障分类问题的性能起着决定性作用。
2. 特征融合 ：通过提出的特征矩阵融合算法，建立包含线性和非线性特征的融合矩阵。
3. 故障分类 ：将新的融合矩阵输入到成熟的 SVM 分类器中。应用田纳西 - 伊斯曼过程的实例表明，所提出的并行 LCKSVD - SAE 方法的有效性和诊断性能优于标签一致的 KSVD 和堆叠自编码器方法。

下面通过一个流程图展示该诊断方案的主要步骤：

graph LR
    A[原始工业过程数据] --> B[线性特征提取 - LCKSVD]
    A --> C[非线性特征提取 - 堆叠自编码器]
    B --> D[特征矩阵融合]
    C --> D
    D --> E[SVM 分类器]
    E --> F[故障分类结果]

随机变长度多智能体系统的迭代学习编队控制

多智能体编