1.3 基于闭环顺序激励法的多变量过程辨识研究

据参考文献[3]，如果对某多变量过程的p个输入依次激励，并测量该多变量过程的q个输出，则可通过用单变量辨识方法分别辨识出该多变量过程的p个单输入多输出（SIMO）的过程模型，再整理出完整的该多变量过程的多输入多输出（MIMO）模型。但是，在实际工程应用中，这种依次顺序激励的辨识方法常常没有条件实施，因为一个输入激励时让其他输入保持不变的诉求是不会被安全生产保障部门允许的。在通常的情况下，要使生产过程安全运行，受控过程的多个可控输入一定处在闭环控制运行状态下。由此可见，在开环条件下可以通过依次顺序激励多变量过程的各个输入的方法可以把多变量过程辨识问题化为单变量过程辨识问题，但是在实际生产过程的闭环条件下，依次顺序激励各个过程输入的方法就不允许用了。为此，参考文献[3，100，101]提出了一种闭环顺序阶跃激励控制回路设定值的解决方案。该解决方案的核心是将阶跃激励信号顺序加在多变量过程闭环控制的各控制子回路的设定值变量上，证明了一个具有复杂关联耦合的多变量过程可分解成多个等价的单输入单输出（SISO）子过程，并且各SISO子过程的等效输入输出响应可根据测得的多变量过程响应数据算出。从而可用单变量过程辨识的方法（如时域法和频域法）分别辨识各子过程模型，最后归整为多变量过程模型。之所以选择阶跃激励，完全是出于工程实用方面的考虑。参考文献[103]对闭环顺序阶跃激励辨识法做了改进，可适用于任意激励信号，如用衰减指数函数信号，而在子过程模型辨识上用的是并行弥漫式智能搜索的频域法。

分析开环依次激励辨识方法与闭环顺序激励辨识方法，可以看出相同的是都可以把多变量过程辨识问题化解为单变量过程辨识问题；不同的是前者真正做到了多变量过程的各输入变量可独立地被激励，而后者则是多变量过程的各输入变量实际上被同时激励。还有，开环依次激励辨识方法是一种通用的方法，而闭环顺序激励辨识方法的通用性不强。因为每次用闭环顺序激励辨识方法时必须根据所选用激励信号类型和各子回路控制器做辨识算式的推导，否则无法完成各SISO子过程的等效输入输出响应的计算。这些看似不难的推导工作有可能成为实际推广应用的一个大障碍。