公开(公告)号：CN110398942A

公开(公告)日：2019-11-01

申请号：CN201910587437.2

申请日：2019-07-02

Applicant: 江南大学

Inventor： 陈晶 ,  浦琰 ,  仲红秀 ,  苏勇

IPC: G05B19/418

Abstract: 本发明提供一种用于工业生产过程控制的参数辨识方法，其可以提高识别结果的准确率，减少计算量和计算耗时，进而降低整个识别过程的资源消耗。其包括：S1通过现有的数据通信与采集技术获取系统控制参数，共获取L组；S2根据步骤S1中获取的L组数据，针对信息向量构建矩阵向量；S3根据步骤S1中获取的L组数据，针对系统的输出，构建输出数据向量矩阵；S4根据步骤S2中构建的矩阵向量，构建信息向量的向量矩阵；S5选择步长；S6利用传统梯度迭代法得到参数向量估计；S7通过Aitken加速方法计算参数估计向量中的每一个元素，得到新的参数向量估计；S8比较相邻的参数向量估计，当二者的差的绝对值小于预先设置的阈值时，则获得系统控制参数的参数估计。

公开(公告)号：CN110398942B

公开(公告)日：2021-09-07

申请号：CN201910587437.2

申请日：2019-07-02

Applicant: 江南大学

Inventor： 陈晶 ,  浦琰 ,  仲红秀 ,  苏勇

IPC: G05B19/418

Abstract: 本发明提供一种用于工业生产过程控制的参数辨识方法，其可以提高识别结果的准确率，减少计算量和计算耗时，进而降低整个识别过程的资源消耗。其包括：S1通过现有的数据通信与采集技术获取系统控制参数，共获取L组；S2根据步骤S1中获取的L组数据，针对信息向量构建矩阵向量；S3根据步骤S1中获取的L组数据，针对系统的输出，构建输出数据向量矩阵；S4根据步骤S2中构建的矩阵向量，构建信息向量的向量矩阵；S5选择步长；S6利用传统梯度迭代法得到参数向量估计；S7通过Aitken加速方法计算参数估计向量中的每一个元素，得到新的参数向量估计；S8比较相邻的参数向量估计，当二者的差的绝对值小于预先设置的阈值时，则获得系统控制参数的参数估计。