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1、工業(yè)過(guò)程對(duì)象的辨識(shí)建模研究中,往往需要人為加入特定形式的激勵(lì)信號(hào),以期最大限度的獲取過(guò)程對(duì)象的動(dòng)態(tài)特性,并利用相應(yīng)的動(dòng)態(tài)輸出數(shù)據(jù)生成辨識(shí)建模數(shù)據(jù)集。這種基于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的辨識(shí)建模方法不但需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和財(cái)力,且對(duì)實(shí)際工業(yè)過(guò)程的安全性和滿(mǎn)負(fù)荷生產(chǎn)都有比較大的影響,因此不容易被工廠所接受,在具體實(shí)施過(guò)程中也會(huì)受到各種條件的限制;對(duì)于復(fù)雜的多變量系統(tǒng),辨識(shí)實(shí)驗(yàn)的開(kāi)展會(huì)更加困難。另一方面,工業(yè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中存儲(chǔ)了大量的包含過(guò)程動(dòng)態(tài)信息的工業(yè)數(shù)
2、據(jù),但由于辨識(shí)建模方法等原因目前并沒(méi)有被很好地應(yīng)用于辨識(shí)建模的實(shí)踐中。針對(duì)上述問(wèn)題,本文選用子空間辨識(shí)建模方法,完全利用工業(yè)過(guò)程運(yùn)行數(shù)據(jù),進(jìn)行實(shí)際工業(yè)精餾塔的辨識(shí)建模研究;減少對(duì)工廠正常生產(chǎn)的影響,擺脫目前辨識(shí)建模對(duì)于辨識(shí)實(shí)驗(yàn)的過(guò)度依賴(lài)。本文研究的主要內(nèi)容包括:
第一方面:對(duì)TB-SIM(Three Blocks Subspace Identification Method)子空間辨識(shí)方法的理論和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)進(jìn)行深入的研究,并
3、通過(guò)基于兩個(gè)精餾塔仿真模型的算法研究,證明了該算法對(duì)受到較大噪聲干擾的工業(yè)過(guò)程數(shù)據(jù)的多變量系統(tǒng)建模的有效性和可靠性。
第二方面:對(duì)實(shí)際工業(yè)精餾塔進(jìn)行辨識(shí)建模。通過(guò)分析和篩選工業(yè)過(guò)程歷史數(shù)據(jù),不進(jìn)行額外的辨識(shí)建模實(shí)驗(yàn)而建立辨識(shí)建模數(shù)據(jù)樣本集;充分利用SIM算法計(jì)算速度快,適合大規(guī)模數(shù)據(jù)計(jì)算,并且對(duì)建模數(shù)據(jù)的形式?jīng)]有特別要求,且能夠通過(guò)輸入-輸出數(shù)據(jù)直接構(gòu)建狀態(tài)空間模型的優(yōu)點(diǎn),采用完全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的TB-SIM方法,建立了動(dòng)態(tài)性能
4、良好的MIMO狀態(tài)空間模型。證明了該種辨識(shí)算法在實(shí)際工業(yè)過(guò)程多變量建模中的應(yīng)用價(jià)值。
第三方面:辨識(shí)建模過(guò)程中的輔助工作。針對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析和篩選工作,開(kāi)發(fā)了基于Excel VBA的數(shù)據(jù)分析篩選模塊;將小波變換方法應(yīng)用于工業(yè)過(guò)程數(shù)據(jù)預(yù)處理中,取得比較好的降噪效果。
第四方面:基于.NET平臺(tái)開(kāi)發(fā)了系統(tǒng)辨識(shí)軟件,以更好的將基于TB-SIM算法的辨識(shí)建模應(yīng)用于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)。
采用完全基于工業(yè)過(guò)程數(shù)據(jù)的S
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