批处理的受限二维递归最小二乘模型辨识

递归系统识别由于其易于在线实现和计算效率而被广泛用于许多高级过程控制中,例如自适应控制和模型预测控制(MPC)。 提出了一种新颖的具有软约束的二维递归最小二乘辨识方法(2D-CRLS)。 该方法不仅可以从批次中的时间方向,而且可以沿批次使用信息,从而提高识别性能。 Asoft约束项被包含在成本函数中,以减少估计参数的变化。 权重矩阵的界已被确立为本文中充分的一致性条件,同时还提出了权重选择的实用指南。 基于注射成型实验数据的结果表明,该方法优于基于递归最小二乘的常规识别方法。