In this paper, a novel parameter identification method for closed-loop two-input two-output (TITO) processes from step-test is proposed. Through sequential step change ofset points, the coupled closed-loop TITO system is decoupled equivalently into four independent single open-loop processes with same input signal acting on the four transfer functions. Consequently, existing identification methods for single-loop process can be extended to TITO systems and the parameters of first-or second-order plus dead-time models for each transfer function can be directly obtained by using the linear regression equations derived for the decoupled identification system. The proposed method is simple for engineering application and robust in the presence of large amounts of measurement noise. Simulation examples are given to show both effectiveness and practicality of the identification method for a wide range of multivariable processes. © 2004 Elsevier Ltd. All rights reserved.

研究了一类相邻子过程具有输入关联的特殊的串联生产过程的分散辨识以及控制器的设计。首先，把串联过程划分为多个双入双出（TITO）系统，依次分别进行分散闭环辨识，得到相邻各子过程间的关联耦合模型。对于每个TITO系统，转化为四个具有相同输入作用的单回路等效系统辨识问题。然后，利用各子过程间的关联耦合模型对每个子过程分别设计分布式预测控制算法。

针对一类多输入非线性串联系统提出了基于Backstepping方法的次优控制的设计。首先，将串联控制系统分为几个子系统，然后为每个子系统分别设计辅助子系统及相应的辅助控制变量，进一步利用State-Dependent Algebraic Riccati Equation（SDARE）技术为每个辅助子系统设计次优控制律。设计出的次优控制律使得原状态变量和辅助控制变量（即：辅助反馈变量）具有一定的渐近特性，因此，不但可在线获得次优控制律的解析解，而且保证了原闭环系统的全局渐近稳定性。最后通过一个两输入的二阶串联系统的数字仿真结果验证了该优化设计方法的有效性。

本文采用一种用户定义的性能基准对预测控制的性能进行监控，基准为一段时间内系统运行所达到的统计性能。通过主元分析评价当前性能同参考基准的差距，对控制回路的性能进行在线监控。为了提高主元分析对预测控制回路监控的有效性，对主元分析监控方法进行了改进。采用了广义似然比对模型进行验证，对系统的性能变化进行诊断，给系统维护人员提供重要的诊断信息。

针对实际工业过程中多变量系统存在着非线性、工况范围广的特点，本文提出了一种新的多模型建模方法。首先对系统调度变量进行满意模糊c均值聚类，在此基础上采用基于加权性能指标的多模型辨识算法辨识多模型系统，得到的模型在全局拟合与局部特性之间取得良好的权衡，同时能得到每个局部模型的适用域。以典型pH中和过程为对象，采用上述建模方法建立其系统多模型，仿真结果验证了该建模方法的有效性。