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【24h】

A practical global multi-stage method for fully automated closed-loop identification of industrial processes

机译：一种实用的全局多阶段方法，用于工业过程的全自动闭环识别

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A method for automated closed-loop identification is presented. The method is focused on practical deployment and has evolved based on academic developments, personal experience in industrial applications and feedback from seasoned practitioners who have a wealth of experience in implementing multivariable predictive control (MPC) and optimization projects. In essence, the basic idea here is that no single method will be adequate for the range of conditions encountered in the target industries. Hence this approach utilizes a family of prediction error model derived structures and consequently a family of model orders for each structure. These families are then searched for the most effective model for the given application. Key in this search is the definition of metrics not exclusively dependent oil asymptotic theory. Extensive plant data are used to illustrate important features of the approach and overall performance. (c) 2007 Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译：提出了一种用于自动闭环识别的方法。该方法专注于实际部署，并根据学术发展，在工业应用中的个人经验以及经验丰富的从业者的反馈而发展，这些经验丰富的从业者在实施多变量预测控制（MPC）和优化项目方面经验丰富。本质上，这里的基本思想是，没有任何一种方法足以满足目标行业遇到的各种条件。因此，该方法利用了一系列预测误差模型导出的结构，因此利用了每个结构的一系列模型阶数。然后，针对这些家庭搜索针对给定应用的最有效模型。该搜索的关键是指标的定义，而不是仅依赖于石油渐近理论。大量的工厂数据用于说明该方法的重要特征和整体性能。 （c）2007 Elsevier Ltd.保留所有权利。

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