数据驱动的PID控制器在线优化：煅烧炉出口温度控制

"将数据驱动技术应用于在线更新的PID控制器，以计算煅烧炉出口温度" 这篇研究论文探讨了如何将数据驱动技术整合到在线更新的PID（比例积分微分）控制器中，用于精确控制煅烧炉的出口温度。PID控制器是工业自动化中广泛使用的反馈控制系统，它通过调整三个参数（比例、积分和微分）来优化系统响应。 文章首先介绍了采用自适应观测器来估计紧凑形式动态线性化（Compact Form Dynamic Linearization, CFDL）的伪偏导数（Pseudo-Partial Derivative, PPD）参数。CFDL是一种非线性系统的线性化方法，它能将复杂的非线性系统转换成近似的线性模型，以便于PID控制器进行更有效的控制。 接下来，论文提出了一个基于PPD参数在线估计的PID参数设置原则。这个原则仅依赖于被控系统输入/输出（I/O）数据中的PPD参数实时估计，这意味着控制器能够根据实际工况实时调整自身参数，提高控制精度和响应速度。 在结论部分，作者通过仿真结果展示了所提出方法在跟踪控制煅烧炉出口温度方面的优秀性能。这些结果证明了数据驱动技术结合在线更新的PID控制器对于处理非线性和动态变化的系统具有显著优势，尤其是在需要实时精确控制的工业过程中。 关键词包括：煅烧炉出口温度、数据驱动控制、自适应观测器、PID控制器。该研究对工业自动化领域的实践和理论发展都有重要价值，特别是对于那些需要精确控制温度的工艺过程，如化工、能源和材料科学等领域。