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系统辨识,才是工业智能的灵魂 --- 朱豫才
模型预测控制(MPC)技术由工业界在1980年左右开发出来,并在石化领域普及应用,现在是公认的最强大控制技术。除了流程工业,MPC已经在汽车、机器人和飞行器控制系统中应用。
MPC控制技术在流程工业的成功应用,除了控制算法比学术界的LQG、H_inf等更强大,比如能直接处理约束控制问题,更重要的是,两位MPC技术的创始人Cutler和Rechalet都极端重视系统辨识建模。特别是DMC创始人Cutler,他开发出了基于FIR(有限脉冲响应)模型的辨识算法和与其对应的阶跃测试方法。DMC的辨识方法是当时最成功的,因此DMC的项目质量最高,口碑很好。Cutler有句名言,“模型有多准,控制品质就有多高”。可见他对模型有多么重视。在先进控制行业,有一个说法是:MPC的成功主要归功于系统辨识建模的成功。
回头看,LQG、H_inf等控制方法在流程工业没有成功应用,也许是因为应用的人不懂系统辨识。再回头看,如果Cutler和Rechalet搞不好系统辨识建模,也就没有MPC的成功。
MPC技术更是我的福星。我博士期间提出的渐近辨识方法,文章投几次都被拒绝。几年后渐近法在炼油厂的MPC项目中成功应用,把辨识成本降了70%多,一炮打响。赚到了第一桶金,文章也得以发表。(虽然晚了10年。)再再回头看,如果没有MPC,我现在会干什么呀?想想都后怕。
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GMT+8, 2024-11-23 13:17
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