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基于稳定Hammerstein模型的在线软测量建模方法及应用
随着工业自动化技术的快速发展和应用，软测量技术已成为工业过程监测与控制中不可或缺的一部分。软测量可以通过利用过程历史数据，建立一个不需要实际测量的模型，实现对过程的实时监测和预测。然而，在实际应用中，由于过程存在非线性、时变和多变量等特点，软测量建模变得十分困难。为此，针对这些问题，许多学者提出了很多有效的建模方法，其中Hammerstein模型就是其中之一。
Hammerstein模型是一个由非线性静态映射和线性动态系统组成的模型。对于非线性动态过程的建模，Hammerstein模型具有较高的适应性和拟合精度，因此被广泛应用于软测量领域。不过，Hammerstein模型的参数较多，传统建模方法通常采用离线建模，缺乏对过程的实时监测和在线优化，无法实现对过程情况的及时反馈。因此，本文提出了一种基于稳定Hammerstein模型的在线软测量建模方法及应用，旨在解决传统Hammerstein模型的局限性。
本文提出的在线软测量建模方法主要分为两个阶段：模型初始化和在线模型更新。模型初始化阶段基于滚动机制，采用最小二乘法建立一个最初的Hammerstein模型。在线模型更新阶段，将没有被滚动机制移除的历史数据与当前数据进行拼接，利用递推最小二乘算法更新模型参数。在此基础上，利用稳定化技术对Hammerstein模型进行稳定化处理，保证模型具有良好的动态性能和可靠性。
为了验证本文提出的在线软测量建模方法的可行性和有效性，本文选取了一个温度控制过程作为案例研究。利用MATLAB软件实现算法，并与传统的Hammerstein模型建模方法进行比较，结果表明，本文提出的算法具有更高的拟合精度、更快的建模速度和更好的鲁棒性。
在实际应用中，基于稳定Hammerstein模型的在线软测量建模方法可以有效地应用于各种复杂的非线性动态过程的建模、监测和控制。该算法可以实现对过程的实时监测和预测，并对过程进行在线优化，提高过程的性能和稳定性。因此，将有望成为今后软测量建模领域的一个前沿研究方向。