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| 內容簡介： |
本书主要是探讨面向控制需求的闭环辨识的基本理论以及工程应用技术，探索可工程实现的闭环辨识新方法和新技术。
本书提出了新的辨识六要素定义，关于闭环辨识的可辨识性和可辨识条件的新看法，模型辨识准确度的新定义和通用指标，不稳定过程的闭环辨识新方法，辨识数据采集的参数优化方法以及闭环辨识设定值激励的新技术。本书尽力避免那些晦涩难懂、故弄玄虚和空洞无物的理论阐述，致力于可解决工程实际问题的理论应用问题的研究。所提出的理论方法和应用技术可以认为是当前流行的大数据分析中急需的一种人工智能应用技术———数据驱动建模技术，利用它可完成通用的受控过程的模型自动创建任务。
本书适合于从事控制理论应用研究以及有关大数据分析、人工智能、智能工厂、智能机器和智能识别研究的高校师生和研究所研究人员参考，也适合于从事电力、化工、信息、能源等产业的有关自动化及智能装备的研发人员、维护工程师和技术人员阅读。
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| 目錄：
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目 录
前言
第 １章 闭环过程辨识研究进展点评 １
１１ 闭环过程辨识的基本概念１
１２ 闭环过程辨识的可辨识性４
１３ 闭环过程辨识的辨识方案５
１４ 闭环过程辨识的激励信号６
１５ 闭环过程辨识的优化计算方法７
１６ 闭环过程辨识的过程模型结构８
第 ２章 闭环过程辨识理论的研究１０
２１ 模型辨识准确度１０
２２ 辨识试验方案设计与过程激励和响应数据采集１３
２３ 闭环可辨识性问题和闭环辨识条件３０
２４ 辨识优化计算与模型动态特性仿真３９
２５ 激励信号４１
２６ 直接辨识方案４９
２７ 间接辨识方案５０
２８ 非零初态条件下的过程辨识５９
２９ 不稳定过程的闭环过程辨识６３
２１０ 有色噪声背景下的闭环过程辨识６９
２１１ 模型结构辨识及基于阶跃响应特征的模型结构初定方法７５
２１２ 扰动下的闭环过程辨识８２
第 ３章 设定值激励闭环过程辨识的仿真试验８５
３１ 大惯性过程的闭环辨识 ８５
３２ 大时滞过程的闭环辨识 ８７
３３ 积分过程的闭环辨识８８
３４ 微分过程的闭环辨识９０
３５ 振荡过程的闭环辨识９２
３６ 非最小相位 （右零点）过程的闭环辨识９４
第 ４章 闭环过程的设定值激励直接辨识技术９７
４１ 设定值激励信号的类型选择和参数整定 ９７
４２ 智能优化算法辨识的算法参数和模型参数域整定１００
４３ 闭环过程设定值激励直接辨识技术１０４
Ⅴ
４４ 闭环过程设定值激励直接辨识技术的仿真试验 １０５
第 ５章 设定值激励闭环过程辨识实物的试验案例１１０
５１ 热电偶自动检定装置及检定炉炉温的控制１１０
５２ 检定炉炉温过程数学模型１１１
５３ 检定炉炉温过程模型的闭环辨识试验１１２
第 ６章 结论与展望１１９
６１ 结论１１９
６１１ 辨识的六要素定义１１９
６１２ 模型辨识准确度的计算和评价１２０
６１３ 被辨识过程的模型结构初步确定方法１２１
６１４ 闭环辨识理论的几个新观点１２２
６１５ 不稳定过程的闭环辨识方法１２６
６１６ 有色噪声背景下的闭环辨识方法１２７
６１７ 基于智能优化算法的设定值激励闭环过程直接辨识技术１２９
６１８ 热电偶自动检定装置上的实物试验验证案例１２９
６２ 展望１３０
参考文献１３１
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| 內容試閱：
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前 言
迄今为止，先进控制技术还是很难在实际工程应用中流行起来，原因固然有很多，但至少有一个原因是可以明确的，那就是过程模型辨识应用技术远未成熟。先进控制之所以优越于常规控制，多半依赖于那些针对过程模型所设计的最优控制规律。如果过程模型不准确，那么先进控制的优越性就体现不出来；如果过程模型未知，那么先进控制就成了无源之木，失去了生命力。以在实际应用中最有成效的预测控制为例，其优越性是建立在输出预测准确的基础之上，而输出预测依赖于过程模型，过程模型则必须通过建模试验和建模计算获得 （这个建模试验和建模计算就包含了模型辨识技术）。预测控制系统投入运行前必须置入对应的过程模型，而且每过一段时间，需要修整已置入的过程模型。否则，模型的不准确性将直接影响预测控制的品质。所以，每个预测控制应用成功案例都是建立在过程模型被准确辨识的基础上，而每个预测控制应用不成功案例的主要原因则必然包括所依赖的过程模型不够准确。
其实，即便是在实际工程中应用常规控制技术，也需要模型辨识技术来助力。例如，常见的 ＰＩＤ控制系统在投入实际运行一段时间以后，也常常需要根据实际控制效果重新整定参数，因为过程模型的特性会由于设备老化、环境改变或负载改变而变化。这时，非常需要一种好用的模型辨识技术来助力，只要能够辨识出过程模型参数，那么 ＰＩＤ控制器的参数重新整定工作就可轻松地完成。
遗憾的是，虽然辨识理论已有近 ６０年的发展历史，但是让控制工程师应用起来还是十分困难。面对复杂的实际工程应用问题，似乎成熟且丰富的辨识理论一下变得空洞和贫瘠起来，许多很基本的概念变得模糊不清。例如，按照辨识理论，辨识激励信号至少应该是被辨识系统的 ｎ阶持续激励信号；可是用一阶的阶跃信号做辨识激励并获得成功的案例比比皆是，难道辨识理论错了？再例如，按照传统的辨识理论，闭环辨识存在可辨识性问题，不满足可辨识条件的闭环系统不应该采用直接辨识方案；可是在实际工程中差不多都是采用直接辨识方案，并且许多系统也不满足已提出的闭环可辨识条件。还有，实际工程中不存在纯理论研究中假设的、纯粹的干净条件。现实的条件不是纯线性的，不是零均值的白噪声，不是单变量的，不是开环的，也不是零初值的等。所以，如果按照实际的现实条件来找对应的辨识理论，那就找不到可用的理论了！即便能找到一些方法研究的文献，看到一些成功应用的案例，也往往只是特例理论，不可通用。
总之，已有的辨识理论在面对当今的工程应用实践的需求时已经显得力不从Ⅲ心、指导乏力了。特别是在大数据分析盛行，机器学习、人工智能等大力发展的年代、迫切需要发展更先进的辨识理论和更实用的辨识技术，这就是本书写作的初心。当然，本书只专注在闭环辨识工程应用这个限定的领域内做了一些力所能及的探索。
本书还可以看成是作者 《多容惯性标准传递函数控制器———设计理论及应用技术》和 《ＰＩＤ控制器参数整定方法及应用》两本书的延续。因为 《多容惯性标准传递函数控制器———设计理论及应用技术》一书提出了一种依赖于过程模型的先进控制技术，《ＰＩＤ控制器参数整定方法及应用》一书提出了依赖于过程模型的 ＰＩＤ控制器参数整定技术，而本书 《闭环过程辨识理论及应用技术》正是提供了一种过程模型辨识的实用理论和技术。
杨平
２０１９年 ４月
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