Application of Stochastic Approximation to Process Control
随机逼近在过程控制中的应用AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论通用随机逼近与过程控制，未明确研究时间序列模型、经济预测或其他给定细分方向。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
随机逼近在过程控制中的应用
- 研究问题
- 如何通过调整输入变量使过程响应接近指定目标，并分别满足启动或异常扰动后的快速设定与正常运行中的持续调整需求？
- 方法与思路
- 作者针对两种控制需求提出两类随机逼近程序：一类尽快选择合适的固定输入，另一类在正常运行过程中继续调整输入。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称这些随机逼近程序只需较少过程先验知识便能取得合理效果，并将这一特点作为相对传统控制程序的优势。
- 阅读关注点
- 应核对两种程序的更新规则、步长与噪声条件、固定调整和持续调整的选择依据，以及合理效果和比较优势如何衡量。
- 阅读边界
- 仅据 Crossref 摘要；更新公式、收敛条件及比较证据未说明，作者所称优势不能视为对所有控制问题的保证。
原文摘要
Summary The objective of process control may be to hold a response Y as close to some specified target Y0 as possible by adjusting an independent variable X. In the simplest cases, this objective may be met by choosing a suitable fixed value of X as quickly as possible after the process is started up or after an unusual disturbance occurs during operation. In more complicated cases, it may be advantageous to continue the adjustment of X during normal operation. Two stochastic approximation procedures are presented for handling these two different control requirements. The advantage of the stochastic approximation procedures over more conventional procedures is that relatively little prior knowledge of the process is required to achieve reasonably good results.