从1990年到1993年，我们17位工程师（几乎全是Eindhoven大学的毕业生）在TB的带领下成立并经营自己的IPCOS公司，主要为飞利浦公司做一些控制项目。我是研究工程师，也做一些项目。公司做项目用的是TB的辨识算法。我把渐进法也放进了公司的辨识软件中，极力向同事们推荐。大家对TB很崇拜，对我的方法不热心。

由于项目不多，IPCOS公司自主运行了三年后遇到了经营困难。1993年夏天我们把公司卖给了美国的Setpoint公司，作为其欧洲分部。Setpoint公司是最大的石化先进控制公司，有500多人。当时Cutler的DMC公司有80至90人。先进控制技术从80年代以来一直用的是MPC（预测控制）技术，使用系统辨识方法建立系统数学模型。Setpoint用的MPC算法是法国的Richalet的IDCOM，模型辨识方法相对落后。

1993年12月，我被派参加一个重大的MPC控制项目，对象是挪威Statoil一家炼油厂的催化裂化（RFCC）装置。美国总部派来两位工程师。MD是lead engineer（主任工程师？），全面负责技术；RD负责软件。我最没经验，最年轻，是打杂和接受培训的。

MPC控制项目包含四个部分：两个小分馏塔，各有3 - 4个控制变量（输入），反应器再生器10多个控制变量，主分馏塔有15- 20个控制变量。在去炼油厂之前的准备会上，MD告诉我们阶跃测试（辨识测试）是最重要、最难的，每天要24小时连续做，大约需要30天。实验的方式是手动单变量。单变量是指一个控制变量做完后再做下一个，手动就是我们要求操作工一会在测试的变量上加一个正阶跃，过一会再加一个负阶跃。单变量手动方式是导致实验时间长的原因。还有其他问题，就不细说了。这是MPC的前辈们搞出的行之有效的方法，无可非议。用这种传统的方法，测试和模型辨识是MPC项目中最难最费时的工作。

我感到机会来了。

我对MD建议使用多变量自动测试方法，使用我的渐进法做最优测试信号设计、辨识模型和计算误差上界。MD对我的建议有点吃惊，本来我是个学徒，可上来就要告诉师傅该怎么做。但他是个很有涵养的人，没有任何不快，对我礼貌地笑笑，然后说不行。当他被我缠得没办法时，就让我用仿真把我的想法演示一遍。在仿真过程中MD还出了一些难题也都能解决。最后MD决定，按我的方法先做一个小分馏塔，如果成功，接着做其他部分；不成功则还用老办法。

第一个分馏塔的实验只做了一天我就说模型很好了。MD也只用了一天就把MPC控制器成功投运了。MD说这是他十几年来做的最快也是最好的分馏塔控制。接着用了不到20小时把反应/再生器也测试辨识完了；又用了6 – 7 天把主分馏塔和另一个小分馏塔也做完了。由于模型的精度高，MPC控制器的投运很顺利。

使用渐进法，把测试时间缩短了70%；实验是自动的，做起来非常省力。这一下把测试和模型辨识变成了MPC控制项目中最容易的一部分。这样的结果也超出了我的想象，使我感到一个理论如果能用，会有强大的威力。花了4 – 5 年搞出的渐进法，终于有了大型工业装置的成功应用，比发10篇Automatica快乐10倍。

MD给总部的上司打电话时激动地说：“奇迹在这里发生了！”

我也给老婆打电话重复了同样的话，并让她代我亲一下刚3个月的儿子。

这里我要感慨一下美国人对技术创新的热情和思想的开放。我只花了几天时间就说服了MD试试我的新方法；而我花了几年时间也没有说服我的荷兰上司和同事。

MD是我的贵人，我在我的新书序言中感谢他给了我机会。

这个好消息传到总部后，很多项目经理请我去做测试和模型辨识。在后面两年多去了美国、韩国、英国、意大利等国，把炼油厂和乙烯厂的各种装置几乎做个遍。

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