20、模型估计实验：从数据中挖掘过程的真相

模型估计实验：从数据中挖掘过程的真相

1. 引言

在工业过程控制中，模型估计实验是识别和建模过程中不可或缺的一步。这一实验的目的是收集输入/输出数据，这些数据将用于估计过程的数学模型。通过精心设计的实验，可以确保所收集的数据具有足够的信息量，从而支持后续的模型估计工作。本篇文章将详细介绍模型估计实验的设计和执行，包括实验设计、输入设计、持续激励条件以及数据预处理等方面的内容。

2. 实验设计和输入设计

2.1 实验设计的重要性

实验设计是模型估计的基础，它决定了我们能否从实验数据中获得准确的过程模型。一个成功的实验设计应该能够使输入/输出数据最大程度地提供有关过程特性的信息。以下是实验设计中需要考虑的关键要素：

• 采样频率的选择 ：采样频率决定了我们能够捕捉到的最高频率信息。较高的采样频率可以捕捉更多的细节，但也可能导致信息冗余和计算复杂度增加。通常，采样频率应设置为过程带宽的数倍，以确保数据的完整性和准确性。

• 抗锯齿滤波器的应用 ：在高速采样时，抗锯齿滤波器可以防止高频噪声混叠到低频区域，从而影响数据质量。抗锯齿滤波器的截止频率应设置为奈奎斯特频率，以确保数据的纯净度。

2.2 输入设计

输入设计是实验设计中的关键环节。合适的输入信号可以确保模型估计的准确性和可靠性。以下是几种常用的输入信号及其特点：

输入信号类型	特点 </