双线性工业过程稳态模型强一致估计：阶跃信号法

本文主要探讨了"动态双线性工业过程稳态模型的强一致估计"这一主题，发表于2005年的《控制与决策》杂志第20卷第1期。作者刘知贵和黄正良，分别来自西南交通大学计算机与通信工程学院以及西南科技大学信息与控制工程学院和绵阳市政府，他们共同研究了一种针对双线性动态工业过程的新型辨识方法。 传统的工业过程建模通常依赖于稳态分析，但在实际操作中，由于存在随机噪声的影响，确保模型的准确性至关重要。作者提出的方法特别适用于这类受到噪声扰动的情况。他们利用阶跃信号作为输入，通过观察过程在阶跃信号下的响应，采集稳态输出的采样值。这些采样值经过滑动平均处理后，被近似为实际的稳态输出值，这样就构建出一个与未知系数矩阵相关的线性矩阵关系。 关键在于，由于双线性动态工业过程在阶跃输入下表现出严格的稳定性，其稳态输出采样值具有拟平稳性。这种特性使得即使在存在随机噪声的环境中，通过这种方法得到的系数矩阵估计依然能够达到强一致收敛，即随着样本数量的增加，估计结果与真实值的差距会不断减小，最终趋向于准确的稳态模型。 通过数字仿真，作者证实了这种方法的有效性和实用性。它不仅能够提供精确的模型估计，而且能够在实际工业环境中应用，提高生产效率和控制系统的可靠性。此外，文章还引用了《控制工程》（TPll）类别，并获得了文献标识码A，表明其研究成果达到了学术界的较高标准。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提出了一种稳健的工业过程稳态模型估计策略，对于处理噪声影响下的双线性动态过程有着重要的理论和实践价值。它为工业界提供了在复杂系统中进行准确稳态建模的新思路和技术手段。