基于有限测量信息的过程系统参数可估计性分析

实时优化与过程对象模型的精确程度有关。如果过程对象模型与实际模型偏差较大，则会引起优化结果与过程实际的最优结果不一致，并导致优化的效率降低。在实时优化中应采用参数估计，调整过程对象模型的参数，从而保证过程对象模型与实际模型相一致或偏差最小。基于系统可估计性定义，本文根据有限测量信息的参数估计问题特点，提出了系统的参数可估计性定义；通过分析线性系统与非线性系统，指出系统具有参数可估计性的充分条件；并分析了如果系统不具有参数可估计性时，则需要固定哪些参数才能使得整个系统具有参数可估计性。最后分析了当测量变量有多组测量时对系统参数可估计性的影响，通过线性与非线性实例验证了分析结果的有效性。