SCI和EI收录∣中国化工学会会刊

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一种基于改进NLJ算法的对象辨识方法及其应用

姜景杰; 甄新平; 李全善; 魏环; 靳其兵; 潘立登   

  1. Automation Institute, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China
  • 收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2007-02-28 发布日期:2007-02-28
  • 通讯作者: 姜景杰

An identification method based on the improved NLJ algorithm and its application

JIANG Jingjie; ZHEN Xinping; LI Quanshan; WEI Huan; JIN Qibing; PAN Lideng   

  1. Automation Institute, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China
  • Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2007-02-28 Published:2007-02-28
  • Contact: JIANG Jingjie

摘要: The accurate model is the most important and basic condition for the application of advanced process control, but the conventional methods do not provide satisfactory results in the case of unstable processes. To effectively control these processes, a novel identification method (Model Parameters and Initial States Identification simultaneously in closed loop —MPISI) is proposed. The model parameters and initial states of state equation can be simultaneously identified using this method. The results of simulation and application show that this method has the advantageous of disturbance-rejection and robustness. This method proposes a novel way for the optimization and the advanced control of the process systems. 

关键词: new Luus-Jaakola (NLJ);internal model control;proportional-integral-derivative (PID);model identification;initial states identification

Abstract: The accurate model is the most important and basic condition for the application of advanced process control, but the conventional methods do not provide satisfactory results in the case of unstable processes. To effectively control these processes, a novel identification method (Model Parameters and Initial States Identification simultaneously in closed loop —MPISI) is proposed. The model parameters and initial states of state equation can be simultaneously identified using this method. The results of simulation and application show that this method has the advantageous of disturbance-rejection and robustness. This method proposes a novel way for the optimization and the advanced control of the process systems. 

Key words: new Luus-Jaakola (NLJ), internal model control, proportional-integral-derivative (PID), model identification, initial states identification