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多变量热工系统模型辨识方法研究的综述报告
热工系统是指通过热交换作用实现物质或能量的转移过程所构成的系统。在热工系统的建模和控制中，多变量系统模型辨识是一个非常重要的问题。本文将深入探讨多变量热工系统模型辨识方法的研究进展。
1.多变量系统建模
多变量系统建模是指在多个输入和输出变量的情况下，利用实验或数据采集技术，将系统的各个变量与输入变量之间的关系进行准确的量化表述。在多变量系统建模中，常用的方法包括线性模型、非线性模型和基于小波变换的模型。
2.多变量系统的参数估计
对于热工系统来说，往往具有多个输入和输出变量，因此需要采用多变量的参数估计方法。目前通常采用的方法是基于最小二乘法的估计方法和基于最大似然估计法的方法。其中最小二乘法适用于线性模型，而最大似然估计法适用于非线性模型。
3.多变量系统的模型结构辨识
在多变量系统的模型结构辨识中，主要需要确定模型的阶数和输入输出变量之间的关系。针对多变量系统，通常使用的辨识方法包括基于数据驱动的方法、基于物理模型的方法和基于根轨迹分析的方法。其中基于数据驱动的方法适用于复杂的非线性多变量系统，而基于物理模型和根轨迹分析法适用于线性化后的热工系统。
4.多变量系统的模型预测控制
在热工系统控制中，模型预测控制是一种常用的控制方法。在多变量系统的模型预测控制中，需要对系统建立准确的模型，并通过对模型进行预测来实现优化控制。目前已经有一些有效的多变量系统模型预测控制方法得到了广泛应用，例如基于模型区间滑动控制器和基于局部线性化控制器的方法。
综合来看，多变量热工系统的模型辨识是一个非常重要的问题，可以帮助我们建立准确的模型并实现有效的控制策略。在多变量系统模型辨识方面，数据驱动的方法已经成为主流，而基于物理模型和根轨迹分析的方法也有其独特的优势。未来，我们可以更加深入研究多变量热工系统模型辨识的方法，以期取得更加理想的模型和控制效果。