非线性工业过程稳态模型的强一致性识别方法

本文主要探讨了"非线性大工业过程稳态模型的强一致性分析"这一主题，发表在2004年6月的《电子科技大学学报》上，作者是刘知贵、蒲洁和黄正良，分别来自西南交通大学计算机与通信工程学院和西南科技大学网络学院。论文的核心关注点在于解决实际工业过程中经常遇到的非线性和慢时变性问题。 在工业过程中，稳态优化问题的关键是通过数学模型在给定约束条件下优化目标函数。然而，由于这些过程通常是非线性的，这给优化带来了挑战。文章提出了一种针对动态非线性大工业过程的分散辨识方法，该方法旨在获取过程的可分稳态模型，并确保模型在强一致性上的准确度。 这种方法利用多项式逼近非线性函数的本质，即多项式可以无限接近非线性函数的特性。通过将优化过程中的设定点阶跃信号作为输入激励，研究人员得以捕捉到过程行为的稳态特性。通过这种方式，他们不仅得到了动态非线性大工业过程的稳态模型，而且还明确了实现模型辨识所需的必要条件。 论文的关键词包括“非线性大工业过程”、“稳态模型”、“强一致性”以及“子过程”，这些都是论文讨论的主要焦点，反映出作者希望读者理解如何在处理复杂工业系统时，确保模型的有效性和可靠性。 总结来说，这篇文章提供了一种实用的工具，可以帮助工程师们更好地理解和控制非线性大工业过程，通过改进模型的强一致性，从而优化生产效率和性能。这对于提高工业自动化水平和过程控制的精确度具有重要意义。