过程测试与数据采集技巧

测试的时序是指摄动MV的时序，可分为串行测试和并行测试两种模式。串行测试是指一段时间内只变化一个MV而保持其他MV不变，并行测试指同时变化多个MV。通常，MV的串行测试易于管理，但测试过程将持续很长时间。测试过程中需要工程技术人员的全程监控，底层控制回路的设置不容许被改动，有时需要操作人员对测试过程进行干预以防止不利情况出现。在测试过程中，要特别注意不允许MV出现同步或相关的情况，因为在多变量辨识的过程中如果信号之间存在相关性将直接导致辨识结果严重失真。测试过程还与过程特性有关，所以要通过预测试，了解过程本身的性质，以指导测试过程。

模型辨识的本质就是通过测试数据回归原始信号的内在数学模型，所以辨识问题在数据采集阶段存在一个假设：采集到的离散输入输出数据能够重构原始输入输出信号。根据采样定理，离散数据表示原始信号的能力是有限的。如果原始信号带宽不到采样频率的一半（即奈奎斯特频率），则离散数据能够完全表示原始信号。如果原始信号具有高于或处于奈奎斯特频率的分量，则会导致混叠现象。大多数应用都要求避免混叠，混叠问题的严重程度与这些混叠分量的相对强度有关。消弱混叠的常用方法是用一个低通滤波器来对采样数据进行平滑处理。

但是由于真实系统带宽一般是未知的，所以在工业上常常根据对系统阶跃实验或者历史数据得到的系统最小时间常数和稳态响应时间确定采样周期。

（1）最小时间常数

令τ_min为最小时间常数，采样周期T_s应为(www.xing528.com)

（2）稳态响应时间

令T_ss表示稳态响应时间，则采样周期可以在下面的范围内选取

对于多变量系统，其内部既有快模态，又有慢模态，从控制理论的观点出发，需要有不同的采样周期，即采用多速率采样策略以获得更好的控制性能，但这样一来会使处理过程变得很复杂，因此在MPC控制器中一般只进行单速率采样，因为在大多数情况下，在快慢模态之间总可以找到一个合理的折衷，这样也方便控制器的设计^[93]。为了方便处理，辨识时所选取的采样周期也和控制器的控制周期一致。加大采样周期可消除或削弱高频段的模型，而减小采样周期可减少数据预处理中的信息丢失。