检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：周俊重庆理工大学

学位级别：硕士

水轮发电机运行时产生的铜损、铁损和其他损耗以热的形式传导至绕组和铁芯,如果不及时将热量疏散出去,轻则使绕组温度升高,电阻增大,重则使发电机的绕组和铁芯绝缘烧毁。中小型水轮发电机组多采用空气冷却方式,定子绕组散热所产生的热... 详细信息

水轮发电机运行时产生的铜损、铁损和其他损耗以热的形式传导至绕组和铁芯,如果不及时将热量疏散出去,轻则使绕组温度升高,电阻增大,重则使发电机的绕组和铁芯绝缘烧毁。中小型水轮发电机组多采用空气冷却方式,定子绕组散热所产生的热空气经过空气冷却器冷却并循环使用,其热量由冷却器中的冷却水带走,空气冷却器的正常运行对于电机安全十分重要。本文首先研究了发电机组空气冷却器的温度异常识别、故障诊断和温度预警原理与方法。1.空气冷却器异常识别与故障诊断:确定将空气冷却器的流体温差作为其异常识别和故障诊断的特征量加以研究,建立了空气冷却器稳态流体温差随有功负荷变化的理论模型;机组运行时,利用实时数据计算冷却器实时流体温差,通过与流体温差参考模型(见下述)比较相似度实现温度异常识别,并结合空冷却器设计参数进行故障诊断。2.温度预警:通过对空冷却器关键测点温度的温升趋势分析,利用温升曲线及其变化率进行温度预警,防止发电机进入温度极限。为了获得现场机组所对应的流体温差理论模型的参数,本文还探讨了空冷器流体温差参考模型与参数辨识。通过方法比较,优选非线性最小二乘法作为辨识算法;利用机组不同负荷下空冷器温度试验数据,辨识出任意负荷下空冷器流体温差理论模型的参数,从而获得试验机组空冷器的流体温差稳态参考模型。本文以课题组承担的重庆市科研项目《基于全生命周期数据的超高水头冲击式发电机组智能预警与诊断系统》示范电站(重庆石柱县云桥电站)2号机组作为实例,介绍了散热系统结构、温度采集系统组成和温度预警与故障系统的架构。该系统以机组相关设计数据和电站SCADA系统中空冷器热水温度、冷风温度、热风温度、冷却水流量和机组负荷等监测数据为数据源,在SQL Sever和MATLAB软件平台上设计机组温度预警与故障诊断软件,实现了上述大部分研究结论的实例验证。

关键词：水轮发电机空气冷却器温度预警故障诊断模型辨识

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基于频率响应的PWM变换器模型参数辨识方法及系统

基于频率响应的PWM变换器模型参数辨识方法及系统

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作者：曾定军王震彭琪 430205 湖北省武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号

本发明公开了一种基于频率响应的PWM变换器模型参数辨识方法及系统，其首先将扰动信号加载在PWM变换器的频率响应数据的测试电路中进行测量，得到PWM变换器的频率响应数据；然后将得到的PWM变换器的频率响应数据导入PWM变换器的基本数... 详细信息

标准号: CN113904525B

本发明公开了一种基于频率响应的PWM变换器模型参数辨识方法及系统，其首先将扰动信号加载在PWM变换器的频率响应数据的测试电路中进行测量，得到PWM变换器的频率响应数据；然后将得到的PWM变换器的频率响应数据导入PWM变换器的基本数学模型中，通过模型辨识算法对PWM变换器的基本数学模型进行模型辨识，得到PWM变换器的基础变换模型；对PWM变换器的基础变换模型进行迭代计算，直至所述基础变换模型与所述频率响应数据的相关系数大于设定阈值，则输出得到PWM变换器的频率响应模型。所述PWM变换器的频率响应模型不需要电路参数参与计算，易于获取，并能够反应出电路中的寄生参数，更准确。

关键词：频率响应数据变换模型频率响应模型模型辨识数学模型模型参数辨识测试电路电路参数迭代计算寄生参数频率响应扰动信号加载算法电路测量输出

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350 MW CFB间接空冷机组冷端设备建模与控制优化研究

350 MW CFB间接空冷机组冷端设备建模与控制优化研究

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作者：张凯奇山西大学

学位级别：硕士

2020年我国能源结构持续优化,供给端风能、光能、太阳能等清洁能源快速发展。为实现我国“碳达峰”和“碳中和”目标,供给端必须加快推进燃煤机组的节能降耗改造。与此同时,国家电网对电价已经多年未进行调整,更加压缩了煤电供给端的发... 详细信息

2020年我国能源结构持续优化,供给端风能、光能、太阳能等清洁能源快速发展。为实现我国“碳达峰”和“碳中和”目标,供给端必须加快推进燃煤机组的节能降耗改造。与此同时,国家电网对电价已经多年未进行调整,更加压缩了煤电供给端的发电收益,因此对全国煤电机组节能改造刻不容缓。在火电给新能源让路的发展前提下,火电机组将更加频繁地参与调频调峰,火电机组的节能改造和控制优化成为火电机组生存发展的必由之路。火力发电机组的冷端系统是机组重要的组成部分,其工作品质的优劣决定了机组的发电效率高低,对火电厂的经济效益产生很大的影响。因此对冷端系统的建模与控制优化十分必要。本文以山西某350 MW CFB一号机组冷端系统为研究对象。针对间接空冷机组背压控制迟延大、非线性、时变、影响因素多且复杂的特点,通过分析其影响因素(环境温度,机组负荷,凝汽器温度、压力等)。采用相关系数法和主成分分析法对数据进行降维,分别得到了10维和5维的模型输入数据。应用Keras、Tensorflow等库,搭建了LSTM神经网络的背压预测模型。把两种数据降维方法得到的数据输入到背压预测模型中进行训练,分析预测结果,并进行模型合成。得到了比单一数据分析方法更加精确,适用范围更广的背压预测模型。针对间冷塔散热量受自然环境因素影响大,迟滞大的问题。本文首先对间冷塔散热量的相关影响因素(环境风速、环境温度、翅片管束清洁程度等)进行了研究,通过对现场运行的历史数据进行采集,筛选和预处理。为防止模型过拟合引入Bidirectional层及Dropout层建立了间冷塔散热量的预测模型,采用遗传算法与贝叶斯优化算法分别对建立的模型结构进行超参数优化。对比分析预测结果,贝叶斯优化算法得到的预测模型复杂度低,预测精度高。从而建立了间冷塔散热量的预测模型。针对当前间冷系统手动控制与控制效率低下的问题,基于所建立的间冷塔散热量的预测模型,提出了间冷循环泵的闭环控制策略。针对变频循环泵控制延迟大、稳定时间长、超调大等问题,首先采用改进粒子群算法并对变频循环泵的广义模型进行辨识,得到了变频器频率到循环泵出口压力之间的传递函数关系。以循环泵出口压力为设定值,使用模糊PID自整定算法对其进行优化控制。结果表明,与常规PID控制相比,模糊PID自整定算法在超调量,稳定时间,上升时间上均优于常规PID的控制效果。实现了对变频循环泵的控制优化。在对冷端系统中凝汽器、间冷塔、变频循环泵进行建模与控制优化的基础上,为了实现经济效益的最大化,对背压给定值和循环泵冷却水流量的设定值进行了理论研究。对山西某350 MW现场数据进行采集并进行拟合,建立了在特定工况下背压值与煤耗、循环泵功耗之间的数学模型,循环泵冷却水流量与循环水泵功耗之间的数学模型。通过对比发现,得到的数学模型与现场拟合程度较高。这对冷端系统各设备的建模与控制优化研究对现场运行操作具有一定的指导意义。

关键词：冷端系统预测建模模型辨识控制优化

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基于聚类方法的吸收式太阳能热泵系统在线建模方法的研究

基于聚类方法的吸收式太阳能热泵系统在线建模方法的研究

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作者：杨东润山东建筑大学

学位级别：硕士

吸收式太阳能热泵系统各部件稳态模型的建立在制冷系统的优化控制中起到了非常重要的作用。由于吸收式太阳能热泵系统有着非线性及工况复杂的特点,对吸收式太阳能热泵系统建立精确的理论模型是非常困难的,因而吸收式太阳能热泵系统各部... 详细信息

吸收式太阳能热泵系统各部件稳态模型的建立在制冷系统的优化控制中起到了非常重要的作用。由于吸收式太阳能热泵系统有着非线性及工况复杂的特点,对吸收式太阳能热泵系统建立精确的理论模型是非常困难的,因而吸收式太阳能热泵系统各部件的模型往往采用经验模型或混合模型,而这两种模型均需要采集大工况范围内的数据来保障模型的精度和其适用范围。大量实验数据的采集不仅会增加实验的工作量,而且会增加模型辨识的计算负担。利用聚类方法对辨识模型的实验数据进行聚类处理,采用反映每一类数据基本特性的聚类中心数据代替该类数据参与模型辨识,不仅可以大大减少参与模型辨识的数据量,减少计算负担,又能保留每一类数据的基本特性。通过对辨识模型参数的数据聚类筛选,除了可以减少离线模型的辨识负担外,还可以对在线数据进行聚类,找出不同于已有类数据特征的数据建立新类,并利用该类数据中心进行模型参数的在线修正,提高模型的应用精度,扩大模型的使用范围。基于上述分析,本文针对吸收式太阳能热泵系统的特点,利用改进的K均值聚类方法对模型辨识数据进行聚类处理,提出了一种吸收式太阳能热泵系统在线建模的方法。其主要研究内容包含以下几个方面:1)通过对吸收式太阳能热泵系统建模和聚类方法的文献综述分析,根据吸收式太阳能热泵稳态数据的特点,选用K均值聚类方法对模型辨识数据进行聚类处理,并改进了该方法中K值和初始聚类中心的确定方法。利用戴维斯鲍尔丁指数确定K均值聚类方法中合理的分类数K*;利用粒子群优化算法确定初始的最优聚类中心,提高K均值聚类方法的收敛速度;利用三个算例验证了改进的K均值聚类方法的有效性。2)基于改进的K均值聚类方法,提出了在线模型辨识数据的聚类筛选方法。该方法利用改进的K均值聚类方法对模型辨识数据进行聚类处理,需利用代表每类数据特征的聚类中心数据作为输入输出数据对模型参数进行辨识,同时对在线测量的数据进行聚类筛选分析,发现具有新特征的数据,会重新建立新类,把新类的聚类中心作为辨识模型的输入输出数据,对模型参数在线修正,提高模型的适用范围。3)基于改进的K均值聚类方法和所提出的数据在线聚类筛选方法,提出了吸收式太阳能热泵系统各部件在线建模的方法。该在线建模方法沿用现有的吸收式太阳能热泵系统部件（蒸发器、冷凝器、电子膨胀阀、热回收换热器、溶液泵等）的混合模型及参数辨识方法,利用改进的K均值聚类方法对各模型输入输出实验数据进行聚类筛选,把离线建模方法提升为在线建模的方法,并通过搭建的吸收式太阳能热泵系统获得的实验数据对模型进行了验证。实验结果表明,利用所提在线建模方法处理模型输入输出实验数据后,模型辨识的计算量得以降低,模型的精度和适用范围也在应用中得以提高。4)通过对吸收式太阳能热泵系统中吸收器和发生器工作原理的分析,建立了两部件模型的输入和输出关系,提出了利用BP神经网络建立吸收器和发生器模型的在线建模方法。通过理论分析,确定吸收器和发生器输入输出结构,利用经验公式确立了BP神经网络隐藏层数,利用吸收式太阳能热泵系统部件混合模型的参数辨识方法确定BP神经网络的权值和阈值。针对BP神经网络建模的特点,调整了K均值聚类方法中分类数K的确定范围,实现了吸收器和发生器的在线建模。实验结果表明,采用该方法建立的BP神经网络模型具有在线修正的功能,其模型精度随着使用的过程而不断提高。

关键词：在线建模聚类方法数据筛选吸收式制冷模型辨识

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暖通空调系统的时间序列优化控制

暖通空调系统的时间序列优化控制

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作者：秦浩森河北工业大学

学位级别：硕士

我国建筑能耗已占社会终端能源消费的25%以上,暖通空调系统（HVAC）能耗约占建筑总能耗的50%,对暖通空调系统的控制策略进行优化,可以提高其能效水平,降低建筑总体能耗,助力我国碳达峰碳中和的发展目标。本研究基于机器学习、动态规划... 详细信息

我国建筑能耗已占社会终端能源消费的25%以上,暖通空调系统（HVAC）能耗约占建筑总能耗的50%,对暖通空调系统的控制策略进行优化,可以提高其能效水平,降低建筑总体能耗,助力我国碳达峰碳中和的发展目标。本研究基于机器学习、动态规划及强化学习,分别提出了历史数据和即时监测数据的利用方法,进而将楼宇自控系统获取的时间序列数据应用到暖通空调系统的优化控制中,研究结果可以为暖通空调系统的运行提供指导,对建筑全生命周期的节能具有重要意义。主要内容包括以下四部分:（1）以某近零能耗住宅建筑为研究对象,基于TRNSYS软件构建仿真系统,用于相关控制算法的开发、调试;以TRNSYS仿真系统为基础,开展建筑和空调设备的系统仿真,研究不同工况下暖通空调系统的运行参数和运行能效,确定使得暖通空调系统运行能效最高的控制规则作为基准策略。（2）本研究开发了一种数据驱动的通用模型辨识方法,该方法在数据预处理阶段使用K-Means算法进行异常数据识别与处理、Pearson相关系数和随机森林算法进行参数降维,在建模阶段使用决定系数R2和均方误差MSE作为评价指标,通过多项式回归、支持向量机、人工神经网络和极端梯度提升四种建模技术竞争学习确保最终模型在不同数据集上的预测精度,实现不同建筑、设备的快速复用;应用所开发的模型辨识方法,建立了北京市某近零能耗办公建筑负荷预测模型、北京市朝阳区太阳辐照度预测模型,通过对比模型预测数据与实测数据,验证方法可靠性。（3）针对暖通空调系统中传感器和设备数量较多,传统优化方法难以及时获得最优控制策略的问题,在模型辨识的基础上提出了基于动态规划的暖通空调系统控制方法,该方法通过模型预测系统未来状态,使用动态规划计算得到综合成本最低的暖通空调系统逐时设定值,该方法可以实现对于热泵、新风机组和遮阳设备的联合控制;针对传统优化方法高度依赖建筑模型,不能够自适应受控环境变化的问题,提出了基于强化学习的暖通空调系统优化方法,该方法无需模型,基于建筑即时监测数据不断迭代更新获得控制策略。（4）在模拟环境预训练得到的控制策略部署到真实建筑后,其性能能否达到预期目标需要验证。北京市某近零能耗住宅建筑实际验证结果表明,与基准策略相比,强化学习和动态规划使得典型冬季工况的综合成本分别降低了4.5%和15.3%;动态规划根据模型,计算得到最优控制策略,在模拟环境和实际建筑中的优化效果相近,强化学习需要使用建筑即时监测数据不断训练来得到新的控制策略,在实际实现过程中增加了时间成本,因此强化学习在实际建筑中的优化效果与在模拟环境中相差较大。

关键词：空调系统节能模型辨识优化控制机器学习动态规划强化学习

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基于物理信息神经网络的事件触发模型学习方法

基于物理信息神经网络的事件触发模型学习方法

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作者：史大威高天然刘治钢崔楷欣付晗静李海津 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

本发明公开了基于物理信息神经网络的事件触发模型学习方法，涉及人工智能技术领域，步骤一、构建系统的物理信息神经网络，完成系统的模型辨识；步骤二、根据系统模型和实时输入输出，结合无迹卡尔曼滤波器对系统进行在线状态估计；步... 详细信息

标准号: CN118153433A

本发明公开了基于物理信息神经网络的事件触发模型学习方法，涉及人工智能技术领域，步骤一、构建系统的物理信息神经网络，完成系统的模型辨识；步骤二、根据系统模型和实时输入输出，结合无迹卡尔曼滤波器对系统进行在线状态估计；步骤三、利用状态估计结果，结合模型进行一步前向输出预测并计算预测误差，通过事件触发学习机制判断是否需要更新模型。本发明采用上述基于物理信息神经网络的事件触发模型学习方法，通过构建物理信息神经网络系统辨识方法和事件触发学习方法，提出的物理信息神经网络，结合传统的机理分析建模方法和数据驱动建模方法的优势，兼顾辨识模型可解释性的同时提高模型辨识的准确度。

关键词：物理信息神经网络事件触发模型辨识模型学习建模无迹卡尔曼滤波器计算预测误差人工智能技术神经网络系统状态估计结果准确度辨识模型构建系统机理分析输出预测数据驱动完成系统系统模型学习机制在线状态传统的解释性辨识构建前向输出更新学习

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基于PFC预测的燃煤机组脱硫优化控制

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动力工程学报 2020年第10期40卷 808-814页

作者：范昊鹏夏凤毅包军宇杨佳晨中国计量大学质量与安全工程学院杭州310016 中国计量大学环境科学研究所杭州310016

以粒子群算法为基础,针对浆液pH、浆液体积流量和脱硫系统负荷等参数辨识得到适用于石灰石-石膏湿法脱硫系统的多输入双输出模型。通过前馈-反馈复合控制消除干扰变量的影响,并结合预测函数(PFC)和模糊反馈校正设计出应用于脱硫系统的... 详细信息

以粒子群算法为基础,针对浆液pH、浆液体积流量和脱硫系统负荷等参数辨识得到适用于石灰石-石膏湿法脱硫系统的多输入双输出模型。通过前馈-反馈复合控制消除干扰变量的影响,并结合预测函数(PFC)和模糊反馈校正设计出应用于脱硫系统的预测模糊控制器(PFPID)。结果表明:该控制方式可将浆液pH维持在5.6左右,并使出口SO2质量浓度低于30 mg/m3,为控制方法的改进提供了理论依据。

关键词：湿法脱硫模型辨识粒子群算法预测模糊控制前馈-反馈复合控制

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一种基于MMG-GMM的船舶数字孪生动力学模型聚类方法及系统

一种基于MMG-GMM的船舶数字孪生动力学模型聚类方法及系统

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作者：包政凯王昱瑶白阳彭晨刘志林 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号

一种基于MMG‑GMM的船舶数字孪生动力学模型聚类方法及系统，属于船舶动力学建模领域。本发明为了应对复杂多变的环境下船舶的运动仿真和切换控制器，并能兼容传统的船舶运动控制器和状态观测器算法以及节省计算机计算和存储资源而提出... 详细信息

标准号: CN116956709A

一种基于MMG‑GMM的船舶数字孪生动力学模型聚类方法及系统，属于船舶动力学建模领域。本发明为了应对复杂多变的环境下船舶的运动仿真和切换控制器，并能兼容传统的船舶运动控制器和状态观测器算法以及节省计算机计算和存储资源而提出的。技术要点：以单次船舶转向运动控制为单位，分割船舶运动数据段，并使用数据平滑算法平滑数据，同时求出运动数据对时间的一阶和二阶导数；使用上一步骤的到的平滑数据辨识简化MMG模型参数估计值，模型辨识方法不限；基于BFGS拟牛顿法使用上述平滑数据对船舶模型参数估计值进行优化；基于SD聚类指标对MMG模型进行聚类分析，得到MMG‑GMM模型。该模型应对复杂多变的环境下的船舶数字孪生运动仿真和孪生同步切换控制器设计有实际工程意义。

关键词：平滑数据船舶运动仿真聚类船舶运动控制器同步切换控制器模型参数估计船舶动力学动力学模型计算机计算切换控制器状态观测器参数估计船舶模型船舶运动存储资源二阶导数技术要点聚类分析模型辨识拟牛顿法平滑算法实际工程使用数据运动数据转向运动传统的数据段辨识建模一阶算法兼容分割优化

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交流伺服系统机械谐振抑制策略研究

交流伺服系统机械谐振抑制策略研究

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作者：李永顺华南理工大学

学位级别：硕士

工业自动化的快速发展,对现代交流伺服系统的动态性能提出了越来越高的要求。然而,电机与负载通过柔性的传动结构连接工作时,易出现机械谐振现象,导致交流伺服系统性能下降。交流伺服系统的转速环控制主要采用传统的PI控制方式,难以解... 详细信息

工业自动化的快速发展,对现代交流伺服系统的动态性能提出了越来越高的要求。然而,电机与负载通过柔性的传动结构连接工作时,易出现机械谐振现象,导致交流伺服系统性能下降。交流伺服系统的转速环控制主要采用传统的PI控制方式,难以解决机械谐振问题。针对该问题,本文将对交流伺服系统的机械谐振抑制策略展开研究,以进一步提高交流伺服系统的动态性能。本文从伺服系统矢量控制原理出发,对双惯量谐振模型的特性进行详细分析。依据伺服系统的带宽指标,结合仿真结果,说明了机械谐振会对伺服系统的带宽提升造成影响,从而很大程度上降低了伺服系统的动态性能。为得到伺服系统的双惯量谐振模型,首先采用基于m序列的最小二乘法来对被控对象进行辨识,然后通过基于平衡截断的降阶处理,得到系统主导模态,以满足控制器设计的需求,实际的辨识结果验证了辨识方法的合理性。针对伺服系统采用PI控制方式时,不能在机械谐振条件下提高带宽的问题,设计了基于内模原理的线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator,LQR)来实现转速环带宽的提升。通过改进型粒子群算法对LQR控制器参数进行优化,以解决控制器参数整定困难、耗时长的问题。首先分析了标准粒子群算法的不足,之后引入模拟退火算法的理念,在标准粒子群算法基础上,设计了改进型粒子群算法。通过测试函数,验证了改进型粒子群算法相较于标准粒子群算法有更好的参数优化能力,更适用于LQR控制器参数优化。搭建了谐振抑制仿真模型,在引入控制器输出量后,设计了一种新的适应度函数,可以提高控制器参数优化的快速性和灵活性。通过仿真证明了,采用改进型粒子群算法进行LQR参数优化,可以使LQR控制器在机械谐振抑制上取得更好的效果。最后,搭建了交流伺服系统实验平台进行理论成果的验证。通过开展谐振抑制实验,验证了当交流伺服系统存在机械谐振现象时,通过本文所设计的机械谐振抑制策略进行控制,可以有效提高转速环带宽,系统得到比传统PI控制器更优异的控制效果。

关键词：交流伺服系统机械谐振模型辨识 LQR控制器参数优化

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一种模型预测控制器的人机交互式维护系统及设备

一种模型预测控制器的人机交互式维护系统及设备

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作者：王家栋刘磊冯凯赵克凡 310051 浙江省杭州市滨江区六和路309号

本发明涉及一种模型预测控制器的人机交互式维护系统及设备，所述维护系统包括：匹配判断模块，用于判断当前运行的预测模型与过程系统是否匹配；入库模块，用于将历史预测模型保存至模型库；以及将历史控制器参数保存至参数库；模型拟... 详细信息

标准号: CN115793463A

本发明涉及一种模型预测控制器的人机交互式维护系统及设备，所述维护系统包括：匹配判断模块，用于判断当前运行的预测模型与过程系统是否匹配；入库模块，用于将历史预测模型保存至模型库；以及将历史控制器参数保存至参数库；模型拟合模块，用于对模型库中的历史预测模型进行拟合，得到待选预测模型；模型辨识模块，用于基于操作员输入的辨识数据范围进行模型辨识，生成测试模型；测试模块，用于获取与测试模型适配的测试参数；以及进行开环模拟计算，得到开环输出，并基于操作员的选定操作，将对应的测试模型和测试参数，作为与过程系统匹配的预测模型和控制器参数。本发明的系统能够与操作员形成深度交互，获得更优的模型预测控制器。

关键词：预测模型模型预测控制器测试参数测试模型过程系统历史预测维护系统模型库开环匹配模型辨识模块控制器参数历史控制器人机交互式辨识数据参数保存测试模块模拟计算模型保存模型辨识模型拟合匹配判断入库模块生成测试参数库拟合适配输出

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