大工业过程稳态模型的分散辨识

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大工业过程稳态模型的分散辨识

刘知贵, 黄正良

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刘知贵, 黄正良. 大工业过程稳态模型的分散辨识[J]. 电子科技大学学报, 1999, 28(3): 286-290.

引用本文:

刘知贵, 黄正良. 大工业过程稳态模型的分散辨识[J]. 电子科技大学学报, 1999, 28(3): 286-290.

Liu Zhigui, Huang Zhengliang. Decentralized Identification of Steady-state Models for Large-scale Industrial Processes[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 1999, 28(3): 286-290.

Citation:

Liu Zhigui, Huang Zhengliang. Decentralized Identification of Steady-state Models for Large-scale Industrial Processes[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 1999, 28(3): 286-290.

大工业过程稳态模型的分散辨识

刘知贵¹,
黄正良²

1.
西南工学院信息与控制工程系绵阳 621003;
2.
四川省江油市人民政府江油 621700

基金项目:

国家自然科学基金

作者简介:
刘知贵男 32岁硕士讲师;黄正良男 37岁博士教授

刘知贵男 32岁硕士讲师;黄正良男 37岁博士教授

中图分类号: TP11

Decentralized Identification of Steady-state Models for Large-scale Industrial Processes

Liu Zhigui¹,
Huang Zhengliang²

1.
Dept. of Information and Control Engineering,SHIT Mianyang 621002;
2.
The Government of Jiangyou City Jiangyou 621700

摘要: 针对大工业过程,利用优化过程中设定点的阶跃信号。采用分散辨识的方法,获得了大工业过程的稳态模型,并给出了其可辨识的充分条件。同传统的辨识方法相比,该技术具有精度高、计算简单、信息传递量少以及对系统干扰小等特点其,仿真研究显示了分散辨识技术的有效性和实用性。
- 稳态模型 /
- 大工业过程 /
- 分散辨识 /
- 阶跃信号
Abstract: In this paper, under mild conditions, the steady-state models for large-scale industrial processes are obtained by using the step signals of set-points in the procedure of optimizing control, and the sufficient conditions are obtained. The identification technique has advances of high accurately simple count, and less interference to the indusrical processes, as well as less information transmission with contrast to classical identification techniques.The validity and practicabity of this complete decentralized identification are demonstrated by sedation results.
- steady-state models /
- large-scale industrial processec /
- decentalized indentification /
- step signals

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[3]	张雅斓, 董子瑞, 杜飞龙, 魏云, 卢瑞东, 班晓娟. 混合音频下心率信号感知的放松状态评估模型 . 电子科技大学学报, 2023, 52(2): 289-295. doi: 10.12178/1001-0548.2022366
[4]	汪昌思, 徐跃杭, 闻彰, 陈志凯, 赵晓冬, 徐锐敏. 微波场板GaN HEMTs大信号特性及其模型研究 . 电子科技大学学报, 2017, 46(3): 485-491. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.002
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大工业过程稳态模型的分散辨识

刘知贵¹,
黄正良²

1. 西南工学院信息与控制工程系绵阳 621003;

2. 四川省江油市人民政府江油 621700

基金项目:

国家自然科学基金

作者简介:
刘知贵男 32岁硕士讲师;黄正良男 37岁博士教授

刘知贵男 32岁硕士讲师;黄正良男 37岁博士教授

收稿日期: 1998-03-10
修回日期: 1999-04-26
刊出日期: 1999-06-15

中图分类号: TP11

关键词:

摘要: 针对大工业过程,利用优化过程中设定点的阶跃信号。采用分散辨识的方法,获得了大工业过程的稳态模型,并给出了其可辨识的充分条件。同传统的辨识方法相比,该技术具有精度高、计算简单、信息传递量少以及对系统干扰小等特点其,仿真研究显示了分散辨识技术的有效性和实用性。

English Abstract

刘知贵, 黄正良. 大工业过程稳态模型的分散辨识[J]. 电子科技大学学报, 1999, 28(3): 286-290.

引用本文:

刘知贵, 黄正良. 大工业过程稳态模型的分散辨识[J]. 电子科技大学学报, 1999, 28(3): 286-290.

Liu Zhigui, Huang Zhengliang. Decentralized Identification of Steady-state Models for Large-scale Industrial Processes[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 1999, 28(3): 286-290.

Citation:

Liu Zhigui, Huang Zhengliang. Decentralized Identification of Steady-state Models for Large-scale Industrial Processes[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 1999, 28(3): 286-290.

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