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On robust online identification of industrial systems

机译：在工业系统的强大在线识别

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In the industry, due to transport phenomena and non-linearities, high order linear models are often used to fit the process behaviour. In several applications, a first order model with a delay can give a satisfying result when compared to the actual process. This paper focuses on the identification of a continuous time first order plus dead time (FOPDT) process. In this context, identification of process dynamics is important because it enables the process engineer, to quickly design a control strategy that meets customer’s requirements. In this paper an instrumental variable recursive least squares, with a variable forgetting factor (VFF-IVRLS) algorithm is proposed. The online implementation is done by adding robust start and stop conditions. A Schneider PLC is used to apply step tests in order to identify the system response. The robustness of the proposed methodology is discussed and tested with real industrial data. The data is collected by the sensors of the system.
机译：在行业中，由于运输现象和非线性，高阶线性模型通常用于适应过程行为。 在若干应用中，与实际过程相比，具有延迟的第一阶模型可以给出满足的结果。 本文侧重于识别连续时间一阶加上死区时间（FOPDT）过程。 在这种情况下，识别过程动态很重要，因为它使得流程工程师能够快速设计满足客户要求的控制策略。 在本文中，提出了一种具有可变遗忘因子（VFF-IVRLS）算法的仪器变量递归最小二乘。 在线实现是通过添加强大的启动和停止条件来完成的。 施耐德PLC用于应用步骤测试，以识别系统响应。 讨论并测试了所提出的方法的鲁棒性，并用真正的工业数据测试。 数据由系统的传感器收集。

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