28、工业过程识别与控制：案例研究

工业过程识别与控制：案例研究

1. 引言

工业过程的识别和控制是现代工业自动化中的关键任务。通过识别过程，可以建立数学模型，从而更好地理解和控制复杂系统。本文将通过两个具体的工业案例研究，展示先进的识别方法在实际应用中的有效性和优越性。首先，我们将探讨玻璃管制造过程的识别，然后转向四效蒸发器的识别。这两个案例研究不仅展示了识别技术的实际应用，还提供了详细的实验数据和模型验证结果，以证明这些方法的有效性。

2. 玻璃管制造过程的识别

2.1 背景

玻璃管制造过程是一个复杂且动态的系统，其输出变量包括管壁厚度和直径，而输入变量主要包括芯棒气体压力和拉引速度。该过程的特点是存在显著的时间延迟和强输入输出耦合，使得传统的 PID 控制难以取得良好的效果。为了提高产品质量和生产灵活性，需要开发一种基于模型的控制策略。为此，我们使用了两步法进行过程识别，并将其结果与预测误差方法进行了对比。

2.2 实验数据

实验数据是从一个伪随机二进制序列（PRBS）实验中收集的，总共包含 1269 个样本。前 600 个样本用于模型估计，剩余的 669 个样本用于模型验证。这些数据经过预处理，包括峰值削减、趋势校正、偏移量校正和延迟补偿，以确保数据的准确性和可靠性。

2.3 模型估计

我们首先估计了一个高阶 ARX 模型，其结构为 [30, 30]。然后通过模型简化，得到了两个简化模型，结构分别为 [7, 7] 和 [9, 7]。具体步骤如下：

1. 高阶模型估计 ：使用最小二乘法估计高阶 ARX 模型的参数。