【摘 要】
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人们已经普遍认识到提高工业设备装置的可用性和可靠性是提高生产过程运行的可靠性、安全性和经济性的关键。由于过程装置不可避免地存在各种变化并承受各种扰动,工业界已经
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人们已经普遍认识到提高工业设备装置的可用性和可靠性是提高生产过程运行的可靠性、安全性和经济性的关键。由于过程装置不可避免地存在各种变化并承受各种扰动,工业界已经普遍认识到利用过程实测数据对控制系统的性能进行在线或离线的评估与诊断,可以早期检测并诊断工艺设备及过程、控制设备的异常状态及故障,并实现控制系统的有效维护、优化控制系统的参数,因此控制系统性能的实时评估是提高系统的运行可用性及安全性的有效措施。控制性能主要受传感器、执行机构(如阀门)与装置的性能以及扰动的影响。设备工作的异常或故障,往往会在控制回路中引入非线性,导致基于线性系统的控制性能评估方法不再适用。用最小方差准则是评价控制器性能的一个有效和可行的准则,而且用最小方差准则来评价控制器的性能仅需要过程变量的常规操作数据和过程的时间延迟特性。本文主要针对工业过程中一类非线性过程,提出了以最小方差作为控制性能评估的基准,基于模糊模型辨识的控制回路性能评估的方法。
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