大工业过程分散辨识：强一致性与高精度方法

本文主要探讨的是大工业过程的稳态模型分散辨识技术，特别是在动态线性大工业环境中实现的强一致性估计方法。针对这类复杂的过程控制系统，传统的全系统辨识通常会带来较大的干扰和信息交换负担，因此，论文提出了一种创新的分散辨识策略。 该方法的核心思想是利用设定点的阶跃信号作为输入，将整个大工业过程分解为若干个独立的子过程。每个子过程在各自独立的局部单元内进行输入输出稳态模型的辨识，这显著减少了对外部环境的影响，降低了对过程运行稳定性的影响，并减少了数据传输的需求。这种分散处理方式使得辨识过程更为简洁，提高了效率。 强一致性在这里指的是模型参数估计的一致性，即各个子过程的稳态模型参数估计值能够反映出整个系统的整体特性，这对于保证模型的准确性和可靠性至关重要。通过这种方法，即使在复杂的大工业环境中，也能得到可靠且精确的稳态模型，这对于控制策略的设计、故障诊断和优化操作具有重要意义。 作者刘知贵和黄正良强调，该辨识方法不仅理论上有深度，而且在实际应用中表现出很高的有效性和实用性。他们通过仿真结果验证了这种方法的优点，这些结果包括模型的精度、响应速度以及在实际工况下的稳定性能。此外，他们还将其研究成果归类于控制与决策领域，具体来说是属于控制理论和技术（TP11）的研究范畴，文献类型为学术论文，标识码为A，表明其研究达到了较高的学术标准。 这篇论文为我们提供了在大工业过程中实现高效、低干扰和高精度稳态模型分散辨识的新思路，对于提高工业过程控制的自动化水平和智能化管理具有重要的实践价值。