双线性过程稳态模型的强一致估计方法

"本文主要探讨了动态双线性工业过程的稳态模型识别方法，针对这类过程提出了一种基于阶跃信号输入和稳态输出采样值的滑动平均近似值来估计未知系数矩阵的新方法。这种方法在阶跃输入下确保了过程的严格稳定性，因此稳态输出采样值具有拟稳态性质，从而实现了强一致估计。通过数字仿真，该方法的有效性和实用性得到了验证。关键词包括稳态模型、双线性动态工业过程、随机噪声和强一致收敛。" 双线性动态工业过程是一种重要的工业控制系统类型，它涉及到多个变量之间的非线性相互作用。在这种系统中，输入和输出之间的关系不是简单的线性函数，而是包含乘积项，使得模型的分析和控制相对复杂。稳态模型是理解系统长期行为的关键，它可以用来预测系统在恒定输入条件下的长期响应。 本研究提出的稳态模型识别方法是基于阶跃输入信号的。阶跃输入被广泛用于系统辨识，因为它可以激发系统的各种动态特性，并且在许多实际应用中易于实现。通过使用阶跃输入，研究人员能够获取过程在不同输入水平下的稳态输出数据。 在处理这些数据时，研究者采用了滑动平均技术来近似稳态输出值。滑动平均是一种平滑数据的技术，它可以消除短期波动，揭示数据的长期趋势。在这种情况下，滑动平均有助于从噪声中提取稳态响应的特征，特别是在存在随机噪声的情况下，这种噪声可能会影响模型参数的准确估计。 估计过程中的关键在于过程的严格稳定性。在阶跃输入条件下，如果系统是稳定的，那么它的稳态输出将随着时间趋于一个确定值，这个值就是系统对阶跃输入的稳态响应。由于采样值是拟稳态的，即它们逐渐接近但可能不完全达到真正的稳态值，所以这种估计被称为强一致估计。强一致估计意味着随着更多的数据被收集，估计的精度会不断提高，最终几乎必然地收敛到真实值。 数字仿真是验证这种方法有效性的常用工具。通过模拟实际过程的行为，研究人员可以检验估计模型与实际系统行为的匹配程度，以及在不同条件下的性能。如果仿真结果表明模型能准确预测系统响应并表现出良好的鲁棒性，那么这个识别方法就被认为是有效和实用的。 该研究为双线性动态工业过程的稳态模型识别提供了一个新方法，它利用阶跃输入和滑动平均技术来克服噪声干扰，实现强一致估计。这种方法对于理解和优化这类复杂工业过程的控制策略具有重要意义。