ARMA模型在仿真控制系统中的应用

"一种基于ARMA的仿真控制系统设计" 在工业自动化领域，为了提高生产效率和产品质量，基于ARMA（AutoRegressive Moving Average）的仿真控制系统被广泛应用。这种系统结合了自回归（AR）和移动平均（MA）模型，能够对复杂的过程进行精确预测和控制。本文由广东技术师范学院和广州市计算机应用研究所的研究人员共同完成，作者包括肖化昆、狄争和钟江帆。 系统设计的关键在于构建一个集成的控制系统，该系统由三部分构成：一台工业控制机、一台数字仿真机以及多台下位机（通常是可编程逻辑控制器PLC）。工业控制机负责收集现场的实时生产数据，而数字仿真机则使用这些数据进行过程模拟。通过仿真计算，系统可以模拟生产过程，将仿真结果与实际生产结果对比，从而分析出影响生产效率和质量的主要因素。 ARMA模型是统计学中用于时间序列分析的重要工具。在本研究中，研究人员基于识别出的影响因素建立了广义ARMA预测-控制模型。该模型能够对未来的产品质量进行预测，并为调整和优化控制参数及控制策略提供决策支持。实际应用表明，采用ARMA模型的仿真控制系统在稳定产品的煅烧温度（例如在化工生产中常见的高温处理步骤）方面表现出显著效果，同时能有效提升产品质量。 关键词ARMA代表了这种模型的核心，其自回归特性使得系统能够考虑过去的数据来预测未来的趋势，而移动平均则考虑了随机扰动的影响，帮助过滤噪声。预测功能使系统能在问题发生前做出反应，控制功能则确保生产过程保持在预设的最优状态。 基于ARMA的仿真控制系统是一种先进的过程控制策略，它通过实时数据采集、仿真计算和模型预测，实现了对生产过程的智能优化，对于提高工业生产效率和产品质量具有重要意义。在实践中，这种系统已经展现出显著的技术优势，尤其是在需要严格控制温度和品质的化工行业中。