26、玻璃管制造过程的识别与优化

玻璃管制造过程的识别与优化

1. 引言

在工业控制领域，玻璃管制造过程因其复杂的动态特性和显著的时间延迟而成为一个极具挑战性的课题。为了提高产品质量和生产效率，精确的过程识别显得尤为重要。本文将详细介绍如何使用先进的识别方法来建立玻璃管制造过程的数学模型，并验证这些模型的有效性。我们将重点讨论伪随机二进制序列（PRBS）实验、数据预处理、马尔可夫参数方法以及模型验证。

2. 数据收集与预处理

2.1 使用伪随机二进制序列（PRBS）实验

伪随机二进制序列（PRBS）是一种常用的测试信号，特别适合用于工业过程的识别。PRBS信号的特点是其频谱平坦，且在一定范围内振幅固定。这使得PRBS信号能够提供丰富的频率信息，有助于识别过程的动态特性。在玻璃管制造过程中，我们使用PRBS信号作为测试输入，以收集输入/输出数据。

实验步骤：
1. 选择输入信号 ：使用PRBS信号作为测试输入，确保信号的频谱覆盖了预期的频率范围。
2. 数据采集 ：在实验中，前600个样本用于模型估计，剩余的669个样本用于模型验证。
3. 实验设置 ：确保实验环境稳定，避免外界干扰对数据采集的影响。

2.2 数据预处理

在进行模型识别之前，必须对采集的数据进行预处理，以确保数据的质量和一致性。数据预处理包括以下几个步骤：

1. 峰值削减 ：去除由于传感器故障或其他原因导致的异常值